土地覆盖和洪水类型决定了全球不同洪水事件中基于卫星的洪水测绘的检测极限

arXiv:2606.07780v1 公告类型：新 摘要：洪水是最具破坏性的自然灾害之一，气候变化导致洪水发生频率不断增加，使得基于卫星的洪水测绘对于灾害响应至关重要。在卫星档案上预先训练的地理空间基础模型提供了地理可转移性，但它们在各种未曾见过的事件中的运行可靠性仍然没有得到表征。在这里，我们在跨越六大洲、八个气候区和六种洪水机制的 19 个分布外洪水事件（2017-2025 年）中部署了 Prithvi-EO-2.0，并针对两个独立的参考产品进行了验证。检测精度共同取决于土地覆盖和洪水类型，农田的一致性最高（IoU = 52％），河流事件的检测最强（F1 = 0.69），而无论洪水机制如何，树木覆盖和建筑区的检测率接近于零（IoU = 4％）。双参考验证显示，明显的模型误差部分反映了参考产品之间定义的不一致，而不是检测失败。迭代管道测试确定了 23 种故障模式，管道工程在模型容量方面占主导地位。这些发现为卫星洪水测绘建立了与环境相关的检测边界。