拓扑引导的GeoAI智能体框架用于城市洪水筛查

拓扑引导GeoAI框架用确定性空间分析加人工检查点做洪水初筛。

资讯摘要

论文提出一种拓扑引导的GeoAI智能体框架，用于城市洪水筛查：用户输入地名、绘制区域或上传边界后，系统返回排序后的候选流域、交互地图与报告。确定性控制器检索公开的高程、降雨、土壤、土地覆盖、暴露与基础设施图层，用离散莫尔斯理论提取地形洼地，并以相对洪水优先级评分排序流域。语言模型仅在记录在案的决策点介入，包括选择阈值、依据计算证据起草建议并复核建议；另设三个人工检查点供用户调整阈值、权重或建议。

要点速读

1. 框架由确定性控制器完成空间分析，语言模型只在记录在案的决策点参与，包括选择持久性阈值、起草建议和复核建议。
2. 在马里兰College Park案例中，所选阈值将278个原始地形极小值缩减为70个流域，其中77%的流域最低点也被独立计算的D8流向模型识别为汇点。
3. 在另外四个研究区，与D8模型的一致率为61%至83%；系统设三个人工检查点，用户可修改阈值、因子权重或建议。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成，可能存在理解偏差；具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/10/24 08:00:37（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。