Water Body Segmentation for Flood Detection using Deep Learning

وصف العمل:

طورت نظاماً متكاملاً لتحليل صور الأقمار الصناعية باستخدام تقنية Deep Learning لتحديد المسطحات المائية بدقة عالية للكشف عن الفيضانات. النظام يستخدم U-Net Architecture لمعالجة بيانات multispectral من أقمار Sentinel-2/Landsat الصناعية (12 قناة). تم بناء تطبيق Flask web application مع REST API endpoints للتحليل الفوري، مما يتيح للمستخدمين رفع صور الأقمار الصناعية والحصول على water masks دقيقة. النظام يدعم معالجة البيانات المعقدة بما في ذلك RGB، infrared، elevation models، وquality assessment bands لمراقبة البيئة وإدارة الفيضانات.

المهارات والأدوات:

Deep Learning (U-Net Architecture)

Computer Vision

TensorFlow/Keras

Flask Web Development

REST API Development

Satellite Image Processing

Multispectral Data Analysis

Python

OpenCV

Rasterio

الإنجازات التقنية الرئيسية:

تطوير U-Net model مع 31M+ parameters لمعالجة بيانات 12-channel multispectral

بناء Flask web application مع 5+ API endpoints للتنبؤ والتحليل

تطوير Python client library للتكامل السهل

تحقيق دقة عالية في segmentation باستخدام IoU، Precision، Recall، وF1-Score metrics

نشر تطبيق production-ready مع comprehensive error handling

التأثير:

النظام يمكّن من الكشف السريع عن المسطحات المائية ومراقبة الفيضانات من صور الأقمار الصناعية، مما يدعم الوكالات البيئية وفرق إدارة الكوارث والمنظمات البيئية في اتخاذ قرارات مدروسة لتقييم مخاطر الفيضانات وإدارة الموارد المائية.