GLOFNet -- A Multimodal Dataset for GLOF Monitoring and Prediction

📄 arXiv: 2510.10546v1 📥 PDF

作者: Zuha Fatima, Muhammad Anser Sohaib, Muhammad Talha, Sidra Sultana, Ayesha Kanwal, Nazia Perwaiz

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-10-12

💡 一句话要点

GLOFNet：用于冰湖溃决洪水监测与预测的多模态数据集

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 冰湖溃决洪水 多模态数据集 冰川监测 灾害预测 遥感图像 时间序列分析 深度学习 气候变化

📋 核心要点

  1. 现有冰湖溃决洪水预测研究面临数据碎片化和单模态的挑战，缺乏整合视觉与物理信息的协调数据集。
  2. GLOFNet通过整合Sentinel-2图像、NASA ITS_LIVE速度数据和MODIS陆地表面温度记录，构建多模态数据集。
  3. 该数据集经过预处理和探索性分析，揭示了冰川速度周期、长期变暖趋势和空间异质性，为未来研究提供基础。

📝 摘要（中文）

冰湖溃决洪水(GLOFs)是高山地区罕见但具有破坏性的灾害，然而预测性研究受到碎片化和单模态数据的阻碍。以往的研究大多侧重于灾后制图，而预测需要将视觉指标与物理前兆相结合的协调数据集。我们提出了GLOFNet，一个用于GLOF监测和预测的多模态数据集，专注于喀喇昆仑山脉的希斯帕冰川。它整合了三个互补的来源：用于空间监测的Sentinel-2多光谱图像、用于冰川运动学的NASA ITS_LIVE速度产品以及跨越二十多年的MODIS陆地表面温度记录。预处理包括云掩蔽、质量过滤、归一化、时间插值、增强和循环编码，然后进行跨模态的协调。探索性分析揭示了季节性冰川速度周期、长期变暖（约每十年0.8 K）以及冰冻圈条件的空间异质性。由此产生的数据集GLOFNet是公开可用的，以支持未来冰川灾害预测的研究。通过解决诸如类不平衡、云污染和粗分辨率等挑战，GLOFNet为基准测试多模态深度学习方法以进行罕见灾害预测提供了结构化的基础。

🔬 方法详解

问题定义：冰湖溃决洪水（GLOFs）是一种严重自然灾害，但由于缺乏高质量、多模态的数据集，难以进行准确的预测。现有方法主要依赖于灾后分析，无法有效进行灾前预警，且单模态数据难以捕捉冰川变化的全貌。

核心思路：GLOFNet的核心思路是构建一个多模态数据集，整合遥感图像、冰川速度和地表温度等多源信息，从而更全面地描述冰川状态，为冰湖溃决洪水的预测提供更可靠的数据基础。通过多模态数据的融合，可以弥补单一数据源的不足，提高预测的准确性和鲁棒性。

技术框架：GLOFNet数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：数据收集，包括Sentinel-2多光谱图像、NASA ITS_LIVE冰川速度产品和MODIS陆地表面温度记录；数据预处理，包括云掩蔽、质量过滤、归一化、时间插值、数据增强和循环编码；数据融合，将不同模态的数据进行空间和时间上的对齐，形成统一的数据集。

关键创新：GLOFNet的关键创新在于其多模态的数据融合方法，将不同来源、不同类型的数据整合到一个统一的框架中。此外，该数据集还针对冰湖溃决洪水预测的特殊挑战，如类不平衡和云污染，进行了专门的处理。

关键设计：在数据预处理阶段，论文采用了云掩蔽算法去除云层的影响，使用时间插值方法填补数据缺失，并采用数据增强技术解决类不平衡问题。循环编码用于捕捉时间序列数据的周期性特征。具体参数设置和网络结构的选择取决于后续研究中使用的具体模型。

📊 实验亮点

GLOFNet数据集的探索性分析揭示了希斯帕冰川的显著特征，包括季节性冰川速度周期和长期变暖趋势（约每十年0.8 K）。该数据集通过解决类不平衡、云污染和粗分辨率等问题，为多模态深度学习方法在罕见灾害预测中的基准测试提供了结构化基础。具体性能数据和对比基线将在后续研究中进行评估。

🎯 应用场景

GLOFNet数据集可广泛应用于冰川灾害风险评估、冰湖溃决洪水预测和气候变化影响研究等领域。该数据集能够为相关研究提供高质量的数据支持，促进冰川灾害预测模型的开发和改进，从而提高灾害预警能力，减少人员伤亡和财产损失。此外，该数据集还可以用于评估气候变化对冰川的影响，为制定应对气候变化的政策提供科学依据。

📄 摘要（原文）

Glacial Lake Outburst Floods (GLOFs) are rare but destructive hazards in high mountain regions, yet predictive research is hindered by fragmented and unimodal data. Most prior efforts emphasize post-event mapping, whereas forecasting requires harmonized datasets that combine visual indicators with physical precursors. We present GLOFNet, a multimodal dataset for GLOF monitoring and prediction, focused on the Shisper Glacier in the Karakoram. It integrates three complementary sources: Sentinel-2 multispectral imagery for spatial monitoring, NASA ITS_LIVE velocity products for glacier kinematics, and MODIS Land Surface Temperature records spanning over two decades. Preprocessing included cloud masking, quality filtering, normalization, temporal interpolation, augmentation, and cyclical encoding, followed by harmonization across modalities. Exploratory analysis reveals seasonal glacier velocity cycles, long-term warming of ~0.8 K per decade, and spatial heterogeneity in cryospheric conditions. The resulting dataset, GLOFNet, is publicly available to support future research in glacial hazard prediction. By addressing challenges such as class imbalance, cloud contamination, and coarse resolution, GLOFNet provides a structured foundation for benchmarking multimodal deep learning approaches to rare hazard prediction.