Deep Learning-Based Automatic River Flow Estimation Using RADARSAT Imagery
Notice bibliographique
Résumé
Estimating river flow is a key parameter for effective water resource management, flood risk prevention, and hydroelectric facilities planning. Yet, traditional gauging methods are not reliable under very high flows or extreme events. Hydrometric network stations are often sparse, and their spatial distribution is not optimal. Therefore, many river sections cannot be monitored using traditional flow measurements and observations. In the last few decades, satellite sensors have been considered as complementary observation sources to traditional water level and flow measurements. This kind of approach has provided a way to maintain and expand the hydrometric observation network. Remote sensing data can be used to estimate flow from rating curves that relate instantaneous flow (Q) to channel cross-section geometry (effective width or depth of the water surface). Yet, remote sensing has limitations, notably its dependence on rating curves. Due to their empirical nature, rating curves are limited to specific river sections (reaches) and cannot be applied to other watercourses. Recently, deep-learning techniques have been successfully applied to hydrology. The primary goal of this study is to develop a deep-learning approach for estimating river flow in the Boreal Shield ecozone of Eastern Canada using RADARSAT-1 and -2 imagery and convolutional neural networks (CNN). Data from 39 hydrographic sites in this region were used in modeling. A new CNN architecture was developed to provide a straightforward estimation of the instantaneous river flow rate. Our results yielded a coefficient of determination (R2) and a Nash–Sutcliffe value of 0.91 and a root mean square error of 33 m3/s. Notably, the model performs exceptionally well for rivers wider than 40 m, reflecting its capability to adapt to varied hydrological contexts. These results underscore the potential of integrating advanced satellite imagery with deep learning to enhance hydrological monitoring across vast and remote areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».