洪水通常伴隨著各種惡劣的天氣條件，如烏云、大雨和狂風。

基于GPU的數據科學系統現在可以幫助研究人員和水災應急團隊“看透”這一切。

利物浦大學地理數據科學實驗室客座教授John Murray開發了cuSAR，該平臺可以利用歐洲航天局的雷達數據來監測地面狀況。

cuSAR使用衛星數據創建圖像，以此描繪惡劣天氣條件下地面狀況的準確地理信息。

為創建雷達視覺平臺，Murray使用了NVIDIA RAPIDS軟件庫套件和CUDA并行計算平臺以及NVIDIA GPU。

水災應急響應

該平臺最初是針對財產保險領域設計的，因為抵押貸款和保險供應商需要評估包括水災之內影響財產的風險因素。

要想以這種方式使用衛星數據，就需要清晰的地面視覺效果，但要想獲得可分析的圖像，就意味著可能要在英國烏云密布的天氣中等待數周。借助cuSAR，用戶就能近乎實時地進行洞察。

雷達視覺平臺的應用案例現已擴展至安全領域。

幾年前，北威爾士地區應急規劃局首先聯系了地理數據科學實驗室，請求解決迪河谷發生的嚴重洪災。低矮、濃密的云層籠罩著山谷，該團隊無法駕駛直升機，無人機也無法充分了解沿河洪泛區的整體狀況。

利用基于NVIDIA GPU的圖像分析平臺，Murray能實時提供受災地區的高質量渲染圖。應急規劃局可利用這些信息，將有限的資源分配到關鍵地區，并隨洪災的發展變化調整工作。

去年，該實驗室提供雷達數據來監測一個受到水位上升威脅的疫苗工廠。應急團隊得以在天氣條件允許的情況下，將直升機送到抗擊洪水的最佳位置。

糾正扭曲的視圖

從雷達數據中創建可分析的圖像并非易事。

地球的曲率、衛星圖像的透視失真要求使用“橡皮拉伸”技術，用數學方法矯正，并與位置數據疊加，以實現精確的地理定位。

一個典型的雷達清單包含數十億個數據點，以網格形式呈現。

雷達圖像失真與其所對應位置的對比示例

Murray說道："我們無法僅通過雷達數據來成像。這其中涉及大量的處理和數學運算，也正是GPU的用武之地。"

Murray使用NVIDIA RAPIDS和Python Numba CUDA編寫了cuSAR的代碼，與雷達和位置數據無縫匹配。

傳統的Java或Python代碼通常需要40分鐘左右才能輸出。而在NVIDIA GPU的加持下，僅需4秒鐘。

數據得以處理之后，該平臺就會輸出帶有精確地理信息的圖像，該圖像與英國陸軍測量局的網格坐標相一致。

在收到衛星數據的15分鐘內，就可以將其交給緊急救援隊，讓他們能夠掌握信息，迅速應對當地迅速變化的情況。

未來的防洪

在過去十年中，英國經歷了有記錄以來最潮濕的幾個月。值得注意的是，2020年是有記錄以來第一年在所有三個關鍵天氣排名中都進入前十名——最暖、最潮濕和最晴朗。氣象局預測，50年后，發生嚴重山洪的可能性會增加近五倍。

像cuSAR這樣的技術使研究人員和應急人員能夠及時監測和應對災害，保護最易受惡劣天氣條件影響的家庭和企業。

原文標題：無論風云如何變幻，雷達視覺都能穿透云層，應急救援水災

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審核編輯：湯梓紅