Flood & Disaster Mapping with AI
📘 বন্যা ও দুর্যোগের দ্রুত মানচিত্র।
🌐 Rapid flood and disaster maps.
🌏
1
ধারণা · Concept
কী এবং কেন📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
বন্যা ও দুর্যোগের দ্রুত মানচিত্র।
বন্যা ও দুর্যোগের দ্রুত মানচিত্র।
🌐 English:
Rapid flood and disaster maps.
Rapid flood and disaster maps.
🗂 কোথায় পড়ে
৫. জিওএআই → জিওএআই → Flood & Disaster Mapping with AI
🎯 এই শাখার লক্ষ্য
Apply ML/DL to imagery and spatio-temporal data
🧰 টুলস
TorchGeo, segment-geospatial, geoai
🪜
ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step
কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?
বাংলাদেশে প্রতি বছর বন্যা—দ্রুত মানচিত্রই দ্রুত ত্রাণ।
- ধাপ 1দুর্যোগের আগে ও পরে Sentinel-1 SAR সংগ্রহ
- ধাপ 2থ্রেশহোল্ড বা U-Net দিয়ে পানি শনাক্ত; স্থায়ী পানি (নদী) বাদ
- ধাপ 3জনসংখ্যা, ঘরবাড়ি, ফসলের স্তরের সাথে ওভারলে করে ক্ষতিগ্রস্ত সংখ্যা
- ধাপ 4স্বয়ংক্রিয় পাইপলাইন (Earth Engine/Python) ও ওয়েব মানচিত্রে প্রকাশ
🧪 বাস্তব উদাহরণ
২০২২ সিলেট বন্যা: প্রকাশের কয়েক ঘণ্টার মধ্যে উপজেলাভিত্তিক প্লাবিত জনসংখ্যা অনুমান।
⚠️ সাধারণ ভুল
পাহাড়ি ছায়াকে পানি হিসেবে শনাক্ত—DEM দিয়ে ঢাল মাস্ক করুন।
🔑 মূল শব্দ (Key terms)
flood mappingSentinel-1rapid mappingexposuredamage assessment
3
সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics
টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক9.1 Sentinel-1 দিয়ে পানি শনাক্ত
9.2 রিয়েল-টাইম ম্যাপিং পাইপলাইন
9.3 বাংলাদেশের বন্যা উদাহরণ
🎬
ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)
ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত📺 আরও খুঁজুন
💻
হাতে-কলমে · Try it (GeoAI)
এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enterimport numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import classification_report # Pixel classification with spectral features (synthetic Sentinel-2 like bands) rng=np.random.default_rng(7) def sample(n,mu): return rng.normal(mu,0.03,(n,4)) # blue, green, red, nir X=np.vstack([sample(300,[.05,.06,.04,.02]),sample(300,[.04,.08,.05,.40]),sample(300,[.12,.13,.15,.20])]); y=np.repeat([0,1,2],300) ndvi=((X[:,3]-X[:,2])/(X[:,3]+X[:,2]))[:,None]; X=np.hstack([X,ndvi]) idx=rng.permutation(900); tr,te=idx[:600],idx[600:] m=RandomForestClassifier(200,random_state=0).fit(X[tr],y[tr]) print(classification_report(y[te],m.predict(X[te]),target_names=["water","vegetation","urban"]))
❓
সেল্ফ-চেক · Self check
🔗
সংযুক্ত কনসেপ্ট · Connected concepts
এই শাখার অন্যান্য অংশ
1. What is GeoAI2. ML on Satellite Imagery3. Deep Learning for Remote Sensing4. Semantic Segmentation of Land Cover5. Building & Road Extraction6. Geospatial Foundation Models7. Spatio-temporal Forecasting8. Graph Neural Networks for Spatial Data9. Flood & Disaster Mapping with AI10. Climate & Health GeoAI11. GeoAI with LLMs12. End-to-end GeoAI Project Bangladesh