土地覆盖与洪水类型决定基于卫星的洪水检测的检测限

洪水是最具破坏性的自然灾害之一，气候变化导致洪水发生频率不断增加，因此基于卫星的洪水测绘对于灾害应对至关重要。在卫星档案上预先训练的地理空间基础模型提供了地理可转移性，但它们在各种未曾见过的事件中的运行可靠性仍然没有得到表征。在这里，我们在跨越六大洲、八个气候区和六种洪水机制的 19 个分布外洪水事件（2017-2025 年）中部署了 Prithvi-EO-2.0，并针对两个独立的参考产品进行了验证。检测精度共同取决于土地覆盖和洪水类型，农田的一致性最高（IoU=52%），河流事件的检测最强（F1=0.69），而无论洪水机制如何，树木覆盖和建筑区的检测率接近于零（IoU=4%）。双参考验证显示，明显的模型误差部分反映了参考产品之间定义的不一致，而不是检测失败。迭代管道测试确定了 23 种故障模式，管道工程在模型容量方面占主导地位。这些发现为卫星洪水测绘建立了与环境相关的检测边界。