AI预测自然灾害，全球首个支持全天候灾害响应的多模态超高分辨率数据集​BRIGHT

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全球首个全天候灾害响应多模态超高分辨率数据集BRIGHT发布！该数据集由东京大学、理化学研究所、苏黎世联邦理工学院和微软亚洲研究院联合推出，论文及数据集已公开。

面对日益频繁的自然灾害和人为灾害，快速精准的灾后评估至关重要。传统光学影像受限于光照和天气，难以满足全天候需求。BRIGHT数据集应运而生，它突破了这一瓶颈。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2501.06019

数据集链接：https://github.com/chenhongruixuan/BRIGHT

BRIGHT数据集是全球首个开源的多模态、超高分辨率建筑损毁评估数据集，它整合了灾前光学影像和灾后SAR影像，空间分辨率高达0.3米至1米，涵盖全球12个地区的12个灾害事件，包括5种自然灾害（地震、飓风、火灾、洪水、火山喷发）和2种人为灾害（爆炸、武装冲突），尤其关注发展中国家的灾后援助需求。

BRIGHT数据集的优势：

• 多灾种覆盖: 广泛覆盖自然灾害和人为灾害，地域分布广泛。
• 超高分辨率: 精细的影像分辨率，能够精确评估单体建筑损毁情况。
• 多级别损毁标注: 建筑损毁情况被精确标注为完整、受损和完全损毁三种级别。
• 开源共享与持续更新: 数据集和代码已在GitHub上开源，并持续更新。

研究团队利用BRIGHT数据集测试了多种先进的深度学习模型，验证了其在灾害评估方面的有效性，并为未来的研究提供了基线和资源。

IEEE GRSS数据融合大赛2025

值得注意的是，BRIGHT数据集被选为IEEE GRSS数据融合大赛（赛道二）的官方数据集。本次大赛由东京大学、RIKEN、ETH Zurich和IEEE GRSS图像分析与数据融合技术委员会联合主办，旨在推动多模态遥感数据在灾害响应中的应用。大赛设有两个赛道：赛道一：全天候土地覆盖制图；赛道二：全天候建筑损毁评估（使用BRIGHT数据集）。 前四名团队将在IGARSS 2025上展示成果，并获得奖金和证书。

赛道一相关链接：https://github.com/cliffbb/DFC2025-OEM-SAR-Baseline

赛道二相关链接：https://github.com/ChenHongruixuan/BRIGHT

https://www.grss-ieee.org/technical-committees/image-analysis-and-data-fusion/?tab=data-fusion-contest

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