# Mapowanie powodzi i szkód po katastrofach EN: **Flood and disaster damage mapping** · id `disastermapping` · aliases: flood mapping, building damage assessment, disaster response mapping, mapowanie szkód, rapid damage assessment Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [AI w obserwacji Ziemi i geoinformatyce](https://aiatlasgraph.com/t/geoai.md) › [Monitoring rolnictwa, lasów i katastrof z satelity](https://aiatlasgraph.com/t/eoapps.md) › Mapowanie powodzi i szkód po katastrofach ## Description - PL: Segmentacja wody na obrazach radarowych i optycznych oraz ocena szkód budynków przez porównanie zdjęć sprzed i po zdarzeniu, w skali stopni zniszczenia. - EN: Segmenting water in radar and optical images and assessing building damage by comparing pre- and post-event images on a scale of damage levels. ## In one sentence - PL: Automatyczne rysowanie ze zdjęć satelitarnych map zalanych terenów i zniszczonych budynków, żeby pomoc trafiła tam, gdzie jest najbardziej potrzebna. - EN: Automatically drawing maps of flooded land and destroyed buildings from satellite images, so help reaches where it is needed most. ## Problem it solves - PL: Po katastrofie ratownicy nie wiedzą, które okolice ucierpiały najbardziej, a ręczne oglądanie zdjęć tysięcy domów trwa zbyt długo. - EN: After a disaster, rescuers do not know which areas were hit hardest, and checking images of thousands of homes by hand takes too long. ## What it does - PL: Jak zwiadowca, który obleciał cały region i wraca z mapą: tu woda, tu zawalone dachy, tu obszar wymagający sprawdzenia. - EN: Like a scout who has flown over the whole region and comes back with a map: water here, collapsed roofs there, this area needs checking. ## Everyday example - PL: Po trzęsieniu ziemi organizacja pomocowa używa mapy szkód, by ustalić kolejność weryfikacji terenowej i zaplanować pracę zespołów. - EN: After an earthquake, an aid group uses a damage map to prioritise field verification and plan its teams' work. ## This concerns you if you… - PL: działasz w ratownictwie, samorządzie lub organizacji pomocowej - PL: ubezpieczasz domy lub szacujesz szkody - EN: work in rescue, local government or an aid organisation - EN: insure homes or assess damage ## Keywords xBD · xView2 · Sen1Floods11 · flood mapping · building damage assessment · Sentinel-1 · Otsu thresholding · Copernicus Emergency Management Service · weak supervision ## How it works - PL: Wodę wykrywa się głównie na obrazach radarowych, bo widzą przez chmury: progowaniem lub sieciami segmentującymi, często uczonymi na słabych etykietach. Szkody ocenia się dwuetapowo: sieć lokalizuje budynki na zdjęciu sprzed zdarzenia, a klasyfikator porównuje je z obrazem po i nadaje stopień zniszczenia. - EN: Water is detected mainly in radar images, which see through clouds, using thresholding or segmentation networks often trained on weak labels. Damage is assessed in two stages: a network locates buildings in the pre-event image, and a classifier compares them with the post-event image and assigns a damage level. ## Limits - PL: Zdarzeń z dobrymi etykietami jest niewiele, a w danych dominują nieuszkodzone budynki. Szkody lekkie i poważne wyglądają podobnie, a kąt zdjęcia i rozdzielczość ograniczają dokładność. Woda w miastach i pod roślinnością bywa niewidoczna dla radaru. - EN: Few events have good labels, and undamaged buildings dominate the data. Minor and major damage look alike, and viewing angle and resolution limit precision. Water in cities and under vegetation can be invisible to radar. ## Key terms - PL: **para sprzed i po**: Dwa zdjęcia tego samego miejsca: przed katastrofą i po niej. - PL: **skala szkód**: Kilka stopni zniszczenia budynku, od braku po całkowite. - PL: **słabe etykiety**: Automatycznie wygenerowane, nieidealne oznaczenia do uczenia. - EN: **pre/post pair**: Two images of the same place: before and after a disaster. - EN: **damage scale**: A few levels of building damage, from none to destroyed. - EN: **weak labels**: Automatically generated, imperfect labels used for training. ## Know first - [Wykrywanie zmian na zdjęciach z różnych dat (Remote sensing change detection)](https://aiatlasgraph.com/t/eochange.md) - [Analiza obrazów radarowych (SAR) (Deep learning for SAR imagery)](https://aiatlasgraph.com/t/sarai.md) ## Related topics Untyped, symmetric "see also" links. - [Prognozowanie rozprzestrzeniania pożaru na kolejny dzień (Next-day wildfire spread prediction)](https://aiatlasgraph.com/t/wildfiremonitoring.md) ## Sources - [Prithvi-EO-2.0: A Versatile Multi-Temporal Foundation Model for Earth Observation Applications]() `szwarcman-prithvi-eo-2-2024` · by Daniela Szwarcman, Sujit Roy, Paolo Fraccaro, Þorsteinn Elí Gíslason, Benedikt Blumenstiel, et al. (NASA, IBM i partnerzy) - [xBD: A Dataset for Assessing Building Damage from Satellite Imagery]() `gupta-xbd-2019` · by Ritwik Gupta, Richard Hosfelt, Sandra Sajeev, Nirav Patel, Bryce Goodman, et al. - [Sen1Floods11: a georeferenced dataset to train and test deep learning flood algorithms for Sentinel-1]() `bonafilia-sen1floods11-2020` · by Derrick Bonafilia, Beth Tellman, Tyler Anderson, Erica Issenberg --- AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/disastermapping · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30