DeepINDRA: Aprovechamiento de la inteligencia artificial y la ciencia ciudadana para la resiliencia ante inundaciones en la India
Socio implementador: Build Change
Nombre del proyecto:DeepINDRA: Aprovechamiento de la inteligencia artificial y la ciencia ciudadana para la resiliencia ante inundaciones en la India
Este proyecto mejora la monitorización de inundaciones con «DeepSARFlood», una herramienta basada en el aprendizaje profundo para la cartografía precisa de inundaciones, y la aplicación INDRA, que recopila datos en tiempo real sobre precipitaciones y tormentas a través de la participación ciudadana.
A diferencia de los métodos SAR convencionales, que dependen de la calibración manual y de una entrada limitada de datos del radar, DeepSARFlood mejora la precisión mediante el aprendizaje de señales complejas de inundaciones y la integración de diversos conjuntos de datos.
En conjunto, estas herramientas refuerzan los sistemas de alerta temprana, lo que permite una detección más rápida, una mejor respuesta ante desastres y estrategias de resiliencia comunitaria más eficaces.
de la India por
las inundaciones
expuestos a
inundaciones
extremas
sistemas de alerta
temprana adecuados
Impacto y conclusiones principales
1
DeepSARFlood utiliza modelos avanzados de aprendizaje profundo entrenados con amplios conjuntos de datos para mejorar la precisión de los mapas de inundaciones. Al analizar patrones de inundación complejos a partir de diversas entradas, supera a los métodos tradicionales y proporciona información más precisa y basada en datos para mejorar la supervisión y la respuesta ante desastres.
2
DeepSARFlood integra características del terreno y datos permanentes sobre masas de agua para refinar la precisión de la detección de inundaciones. Esta mayor precisión mejora el conocimiento de la situación, lo que permite una respuesta más rápida y basada en datos ante desastres, así como una toma de decisiones más eficaz en regiones propensas a las inundaciones.
3
La aplicación INDRA permite a las comunidades informar sobre observaciones de inundaciones en tiempo real, lo que mejora la validación de los datos y el conocimiento de la situación. Al fomentar la respuesta participativa ante desastres a través de la ciencia ciudadana, refuerza los sistemas de alerta temprana y mejora la toma de decisiones en las zonas propensas a inundaciones.
