Comparative Google Earth Engine Workflows for Flood and Landslide Diagnostics in Lower Silesia, Poland, and Batang Kali, Malaysia
本研究表明，Google Earth Engine 为不同性质自然灾害的事后地理空间诊断提供了一个可迁移的计算框架，通过成功将统一的工作流应用于制图 2024 年下西里西亚洪水和 2022 年巴当卡里滑坡，揭示了诊断准确性高度依赖于特定的灾害类型及所使用的遥感指标。
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当洪水使河流上涨或山坡发生崩塌时，我们脚下的地面会发生往往无法从道路上察觉的变化。在灾难发生后的几小时或几天内，地形往往过于危险而无法进入，天气也可能过于恶劣，导致飞行员无法从空中进行观测。然而，人们需要了解水位上升到了哪里，或者土地发生了怎样的位移，以挽救生命并规划救援工作。这时，一种不同的“眼睛”发挥了作用：在地球高空运行的卫星，日复一日地捕捉地表的图像。通过将灾难发生前的景观图像与灾后图像进行对比，科学家可以发现那些讲述发生过程的差异。挑战一直在于如何快速且可靠地在广阔区域内实现这一点，尤其是当两种灾难看起来完全不同时。一种涉及水面在陆地上蔓延，而另一种涉及地面从山上滑落。
一位来自波兰和马来西亚的研究人员致力于测试一个统一的数字化系统，以处理这两个截然不同的问题。他们使用了一个名为 Google Earth Engine 的强大云端平台，该平台就像一个庞大的卫星图像库，也是一个可以同时处理所有图像的超级计算机。研究人员并没有将成千上万张照片下载到本地计算机，而是编写了一套可以直接在平台上运行的指令集。他们将这套相同的指令应用于两个不同的事件：2024 年 9 月袭击波兰下西里西亚（Lower Silesia）的一场大洪水，以及 2022 年 12 月发生在马来西亚巴登加里（Batang Kali）的一场毁灭性山体滑坡。其目标并非证明洪水和山体滑坡是同一种事物，而是观察同样的数字化工作流是否可以被改编，用以寻找每种灾害特有的迹象。
针对波兰的洪水，研究人员观察了光学图像，这类图像类似于照相机拍摄的照片。他们专注于一种能揭示水体存在的特定信号。水吸收光线的方式使其在干燥的陆地和植被中显得格外清晰。通过计算风暴前后的水体信号差异，他们创建了一张显示水流扩散范围的地图。该系统在此次事件中表现出了卓越的清晰度。它识别出了 70.142 平方公里的受灾面积。当研究人员对照地图上标记的 240 个特定点进行核实时，每一个点都符合预期。然而，作者谨慎地指出，这一完美得分是基于与其他卫星图像的对比，而非亲自前往现场用肉眼验证水位。虽然结果令人鼓舞，但这表明该方法对于识别此类环境中的洪水非常有效，即便在没有实地观测数据的情况下，其数值可能略显乐观。
马来西亚的情况则要复杂得多。巴登加里的山体滑坡发生在茂密的热带雨林中，云层经常遮挡光学相机的视线。为了看穿云层和树木，研究人员切换到了雷达，这是一种通过向地面发射无线电波来工作的传感器。当山体滑坡发生时，它会剥离植被并使原本崎岖的山坡表面变得平滑，这改变了雷达波的回传方式。研究人员寻找的是回传信号骤降的区域，这预示着突然发生的扰动。该系统具有极高的敏感性；它找到了他们测试的所有 11 个已知山体滑坡位置。但这种敏感性也付出了沉重的代价。系统还将另外 109 处实际上稳定的地面标记为了山体滑坡。总而言之，当系统声称某处发生了山体滑坡时，其准确率仅为 9% 左右。
这种结果的鲜明差异说明了“一刀切”方法的局限性。同样的数字化工作流成功地从一种灾难过渡到了另一种灾难，证明了计算机架构足以处理不同类型的数据。然而，灾难的物理性质决定了该方法的效果。对于洪水，水创造了一个清晰、独特的信号，系统可以轻松分离出来。而对于山体滑坡，信号被复杂的森林环境所干扰，在热带森林中，降雨、土壤湿度和树冠覆盖在雷达传感器看来都可能与山体滑坡相似。研究人员得出结论，虽然雷达法非常适合作为快速初步观察的工具——告诉应急小组“看这里，那里肯定发生了变化”——但它目前还不能被信任去精确地勾勒出山体滑坡的边界，而不经过进一步检查。
这项研究表明，单一且可重复的过程可以作为灾难响应的骨干，但最终的解读必须始终尊重特定事件的具体条件。在波兰的洪水中，该方法提供了一张清晰、可用的受灾区域图。在马来西亚的山体滑坡中，它提供了一个高警报筛选工具，指向了存在扰动的区域，但仍需要人类专家来过滤掉虚假警报。这项工作的价值在于展示了开放、免费的卫星数据和共享计算能力可以被用来快速构建这些诊断工具。它为科学家和应急响应人员提供了一种方式，让他们能够快速、一致地获取灾区视图，无论那里是处于水下还是埋在泥土之下，同时也承认，理解危险的最后一步仍然需要细致、具体的分析。
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