GeoFlood-275

GeoFlood-275 是一个全球性的事件级基准数据集，专门用于快速洪水淹没制图。它整合了异质的星载光学与合成孔径雷达（SAR）观测数据、地形和土地覆盖信息。具体来说，数据集利用事件前的 Sentinel-2 光学影像提供背景地表信息，事件后的 Sentinel-1 SAR 影像提供全天候灾情观测，并结合坡度与土地覆盖图层作为环境上下文。参考洪水淹没图源自哥白尼应急管理服务快速制图（EMSR）的描绘产品，仅代表事件引发的淹没范围，不包括永久性或原有地表水体。该数据集包含全球 275 个洪水事件-关注区域（AOI）对，共计 133,555 个 512×512 像素的 GeoTIFF 切片样本，以 WebDataset TAR 分片格式存储，便于高效浏览、下载和流式处理。数据集按事件时间划分：2015-2025 年的事件用于训练/模型开发，2026 年及之后的事件保留为验证和测试集。每个样本包含多个 GeoTIFF 文件（前事件 Sentinel-2、后事件 Sentinel-1、辅助前事件 Sentinel-1、洪水掩膜、DEM、动态土地覆盖、ESA WorldCover 静态土地覆盖、归一化坡度）以及一个 JSON 元数据文件。该数据集适用于图像分割任务，尤其是基于遥感影像的洪水淹没映射。数据集采用 CC-BY-4.0 许可协议，相关论文《Toward Rapid Flood Mapping Anywhere via Terrain- and Land-Cover-Conditioned Optical-SAR Fusion》正在《Remote Sensing of Environment》审稿中。GeoFlood-275 is a global event-level benchmark dataset specifically designed for rapid flood inundation mapping. It integrates heterogeneous spaceborne optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) observations, terrain, and land cover information. Specifically, the dataset uses pre-event Sentinel-2 optical imagery to provide background surface information, post-event Sentinel-1 SAR imagery for all-weather disaster observation, and incorporates slope and land cover layers as environmental context. The reference flood inundation maps are derived from the delineation products of the Copernicus Emergency Management Service Rapid Mapping (EMSR), representing only the inundation extent caused by the event, excluding permanent or original surface water bodies. The dataset contains 275 global flood event-area of interest (AOI) pairs, totaling 133,555 512×512 pixel GeoTIFF tile samples, stored in WebDataset TAR shard format for efficient browsing, downloading, and streaming. The dataset is split by event time: events from 2015-2025 are used for training/model development, while events from 2026 onward are reserved for validation and testing. Each sample includes multiple GeoTIFF files (pre-event Sentinel-2, post-event Sentinel-1, auxiliary pre-event Sentinel-1, flood mask, DEM, dynamic land cover, ESA WorldCover static land cover, normalized slope) and a JSON metadata file. The dataset is suitable for image segmentation tasks, especially flood inundation mapping from remote sensing imagery. It is licensed under CC-BY-4.0, and the related paper Toward Rapid Flood Mapping Anywhere via Terrain- and Land-Cover-Conditioned Optical-SAR Fusion is under review at Remote Sensing of Environment.

原始信息汇总

GeoFlood-275 数据集概述

基本信息

• 名称: GeoFlood-275
• 许可证: cc-by-4.0
• 任务类型: 图像分割（image-segmentation）
• 语言: 英语
• 数据规模: 100K < n < 1M
• 标签: 遥感、洪水制图、洪水淹没、Sentinel-1、Sentinel-2、SAR、光学-SAR融合、地形、土地覆盖、GeoTIFF、WebDataset

数据集简介

GeoFlood-275 是一个全球范围的事件级基准数据集，用于基于异构光学-SAR 观测数据结合地形和土地覆盖信息进行快速事件诱发洪水淹没制图。数据集包含全球 275 对洪水事件-AOI（兴趣区）以及 133,555 个 512 x 512 的 GeoTIFF 补丁样本。

数据构成与模态

每个 WebDataset 样本包含以下文件（共享同一样本键）：

文件后缀	数据层	波段数	数据类型	无效值	说明
s2.tif	事件前 Sentinel-2 Level-1C	4	Float32	-100	B4, B3, B2, B8；裁剪后的反射率范围，通常为 0-6000
s1.tif	事件后 Sentinel-1 GRD	2	Float32	-50	VV 和 VH 后向散射（dB）
s1pre.tif	辅助事件前 Sentinel-1 GRD	2	Float32	-50	用于 SAR-SAR 或光学+SAR 消融实验的可选层
flood.tif	EMSR 衍生的淹没参考	1	Byte	无	二值事件诱发洪水掩膜，1=洪水，0=非洪水
dem.tif	Copernicus DEM GLO-30	1	Float32	-9999	高程层，对齐至 Sentinel-1 参考网格
dynamic_landcover.tif	Dynamic World NRT 土地覆盖合成	1	Int16	0	事件相邻 14 天事件前多数投票土地覆盖标签
esav200.tif	ESA WorldCover v200 2021	1	Int16	0	静态 10 米土地覆盖参考
slope_norm.tif	Copernicus DEM 导出的归一化坡度	1	Float32	0	坡度裁剪至 0-45 度并归一化至 0-1
json	样本元数据	-	JSON	-	分割标识、源事件 ID、瓦片坐标和原始相对路径

说明: 发布的 GeoTIFF 文件不是预归一化的训练张量，保留了基准栅格值；归一化在训练数据加载器中执行。

数据划分

采用事件级时间分离策略：

划分	事件-AOI 对	补丁生成方式	样本数	分片数	数据量
训练集	234	512 x 512，步长 256	125,552	86	342.57 GiB
验证集	20	512 x 512，步长 512	4,476	3	11.92 GiB
测试集	21	512 x 512，步长 512	3,527	3	9.46 GiB
总计	275	-	133,555	92	363.96 GiB

构建过程中丢弃了超过 70% 无效像素的补丁，必要时对边界补丁进行填充。2015-2025 年的事件用于训练/模型开发，2026 年起的事件保留用于时间分离的验证和测试。

数据来源

数据集基于独立检索和处理的公共地理空间产品构建，以 EMSR 事件元数据为锚点：

• Copernicus 应急管理服务快速制图（EMSR）划定产品：https://emergency.copernicus.eu/mapping/ems/rapid-mapping
• Sentinel-2 Level-1C 影像（COPERNICUS/S2）：https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/COPERNICUS_S2
• Sentinel-1 GRD 影像（COPERNICUS/S1_GRD）：https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/COPERNICUS_S1_GRD
• Copernicus DEM GLO-30：https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/COPERNICUS_DEM_GLO30
• ESA WorldCover v200 2021：https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/ESA_WorldCover_v200
• Dynamic World V1/NRT 土地覆盖标签：https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/GOOGLE_DYNAMICWORLD_V1

相关论文

Toward Rapid Flood Mapping Anywhere via Terrain- and Land-Cover-Conditioned Optical-SAR Fusion

作者：Jiepan Li, He Huang, Wenke Li, Linxin Li, Anqi Xie, Ruoru Ye, Lei Hu, Ting Hu, Wei He, Liangpei Zhang

稿件正在《Remote Sensing of Environment》期刊审稿中。

局限性

• EMSR 衍生的参考是专家判读的操作性产品，并非绝对的水动力地面真值。
• 部分事件前 Sentinel-2 观测中可能残留云和云阴影，因为保留了 EMSR 指定的事件前采集影像而非替换为独立选择的无云影像。
• ESA WorldCover 和 Dynamic World 是有用但不完美的土地覆盖参考，不应解释为确定性的洪水/非洪水约束。

引用格式

bibtex @misc{li2026geoflood275, title = {Toward Rapid Flood Mapping Anywhere via Terrain- and Land-Cover-Conditioned Optical-SAR Fusion}, author = {Li, Jiepan and Huang, He and Li, Wenke and Li, Linxin and Xie, Anqi and Ye, Ruoru and Hu, Lei and Hu, Ting and He, Wei and Zhang, Liangpei}, year = {2026}, note = {Manuscript under revision for Remote Sensing of Environment} }

使用说明

• 数据集以 WebDataset TAR 分片形式打包，便于高效浏览、下载和流式读取。
• 支持通过 Hugging Face Datasets 库进行流式加载。
• 可使用 snapshot_download 下载指定分片，并通过 Rasterio 读取 GeoTIFF 字节。
• 使用数据集时需引用 GeoFlood-275 论文并致谢上述来源产品，用户需遵守原始数据条款及 GeoFlood-275 许可证。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

GeoFlood-275是一个面向全球洪涝灾害快速制图的基准数据集，其构建紧密围绕事件驱动的遥感观测需求。数据集整合了275个全球洪水事件与AOI配对，通过Copernicus紧急管理服务快速制图产品的官方淹水范围作为参考标签，并融合了事件前后的Sentinel-2光学影像、Sentinel-1 SAR影像、坡度及土地覆盖等环境信息。所有影像以512×512的GeoTIFF切片形式存储，采用WebDataset TAR分片封装，便于高效流式访问。训练、验证与测试集按时间事件严格分割，确保模型在时空外推场景下的泛化能力评估。

使用方法

使用GeoFlood-275时，研究者可通过Hugging Face Datasets库以流式方式加载WebDataset格式的TAR分片，或利用huggingface_hub下载指定分片后结合Rasterio读取GeoTIFF影像。数据集附带的元数据与示例代码支持快速搭建训练管道。建议的预处理流程包括将Sentinel-1后向散射裁剪至[-45, 25] dB并映射至[-1, 1]，Sentinel-2反射率裁剪至[0, 6000]并归一化，以及DEM和坡度的标准化处理。该数据集适用于训练和评估光学-SAR融合的洪水分割模型，特别针对应急快速制图任务，支持多模态消融实验与时空泛化性能测试。

背景与挑战

背景概述

GeoFlood-275数据集由武汉大学李杰攀、黄鹤等研究人员于2026年构建，旨在应对全球范围内快速洪水淹没制图的迫切需求。该数据集基于Copernicus应急管理服务的快速制图产品，整合了事件前后的Sentinel-1/2影像、地形和土地覆盖信息，形成275个事件-兴趣区（AOI）对，共133,555个512×512的GeoTIFF样本。其核心创新在于采用事件级时间划分，确保模型在时空泛化能力上的严格评估。该数据集为光学-雷达融合的洪水制图研究提供了大规模基准，推动了遥感应急响应领域的规范化发展。

当前挑战

GeoFlood-275所面临的挑战涵盖领域难题与构建难点。在领域层面，洪水淹没制图需处理光学影像受云雨影响、SAR影像噪声大、地表复杂度高及事件间环境差异大等问题，这些因素严重制约了模型的泛化能力。在构建过程中，挑战包括：1）从EMSR产品中准确提取事件诱发洪水区域，需排除永久性水体干扰；2）多源数据的时空对齐与辐射一致性校正，尤其是Sentinel-1和Sentinel-2的几何配准；3）云污染残留导致部分样本质量下降；4）数据规模庞大（363.96 GiB），需设计高效的数据存储与流式加载方案。

常用场景

经典使用场景

GeoFlood-275数据集在遥感与计算机视觉交叉领域树立了洪水淹没制图的国际基准，其核心使用场景聚焦于基于异构光学与合成孔径雷达（SAR）观测的快速事件驱动型洪水范围提取。该数据集创新性地融合了灾前Sentinel-2光学影像、灾后Sentinel-1 SAR影像、地形坡度及土地覆盖等多模态信息，为模型提供了完备的物理与环境先验。研究者可借助其规范化的GeoTIFF格式及WebDataset流式加载接口，高效开展像素级语义分割、多源遥感图像融合、以及时序变化检测等任务的模型训练与性能评估，从而推动全球尺度洪水应急响应的智能化进程。

解决学术问题

该数据集系统性地解决了遥感界长期困扰的三大难题：其一，填补了全球尺度、事件级别、多模态配准的洪水标注数据空白，此前公开数据要么区域局限，要么缺乏光学与SAR同址对齐；其二，通过EMSR快速制图产品构建了与运营实践一致的二元淹没标签，有效区分了永久性水体与事件性洪水，规避了传统数据集中广泛存在的水体混淆误差；其三，其事件级时间划分策略（训练集与测试集按年份严格分离）为评估模型的时间泛化能力提供了严谨协议，显著推进了基于深度学习的光学-SAR融合洪水测绘方法在跨地域、跨气候情景下的鲁棒性研究。

实际应用

在实际应用中，GeoFlood-275为紧急响应与灾害管理提供了直接的技术支撑。全球范围内的救援机构与政府组织可利用基于该数据集训练的模型，在灾害发生后数小时内获取高精度的洪水淹没范围图，从而优化救援路线规划、物资调配与灾后损失评估。其多模态输入设计特别适用于多云多雨等光学影像受限的极端天气场景，SAR数据的全天候穿透能力保障了危机时刻的持续监测能力。此外，该数据集的标准化格式和开源许可也促进了其向业务化洪水预报系统、全球水风险保险评估以及土地规划决策辅助工具等产业链环节的转化落地。

数据集最近研究

最新研究方向

GeoFlood-275数据集的发布标志着遥感洪水淹没制图研究迈向全球化、事件级与多模态融合的新阶段。其前沿方向聚焦于利用光学与合成孔径雷达异源数据的协同优势，结合地形与土地覆盖条件，构建具备强泛化能力的快速洪水测绘模型。该数据集以275个全球洪水事件为样本，严格遵循业务化运行设定，为发展条件化光学-雷达融合算法提供了大规模基准，推动了时序分离验证范式下的模型鲁棒性研究。其意义在于克服了以往数据集在区域覆盖与事件多样性上的局限，为全球尺度灾害应急响应与变化环境下的洪水智能感知提供了关键数据支撑，并对遥感智能解译与防灾减灾领域的交叉研究产生深远影响。