FlowForm: 유체 역학 및 위상적 일관성을 결합하여 위성 기반 홍수 영상 생성

FlowForm: Synergizing Fluid Physics with Topological Consistency for Satellite Flood Synthesis

견고한 홍수 평가 모델 개발에는 고품질의 쌍둥이 위성 이미지가 필수적이지만, 이러한 데이터는 홍수 관련 이미지 생성에 아직 부족합니다. 생성 모델은 데이터 증강을 위한 유망한 방법이지만, 기존 방법들은 종종 실제와 동떨어진 홍수 지역의 공간적 배열을 생성하고 장면 구조를 왜곡하는 경향이 있습니다. 본 논문에서는 SWE(얕은 수층 방정식)에서 영감을 받은 잠재 변수 정규화 및 구조 인식 조건부 학습을 통합한 위성 기반 홍수 영상 생성 프레임워크인 FlowForm을 제안합니다. Flood Descriptor Module (FDM)은 확산 병목 지점에서의 보조 잠재 필드에 대해 얕은 수층 방정식 잔차에 대한 미분 가능한 페널티를 적용합니다. Terrain Anchor Adapter (TAA)는 U-Net 인코더의 네 가지 스케일에서 깊이, 의미론적 특징 및 경계 정보를 주입합니다. 또한, 재난 전후에 촬영된 쌍둥이 위성 이미지를 포함하는 대규모 고해상도 데이터셋인 FloodScape를 구축했습니다. 표준 이미지 생성 지표 외에도, 본 연구에서는 홍수 지역의 일관성, 지리적으로 분리된 홍수 이벤트에 대한 제로샷 일반화 성능 및 개별 구성 요소에 대한 민감도를 평가합니다. 보고된 모든 비교에서 FlowForm은 더 높은 시각적 충실도, 쌍둥이 이미지 간의 유사성 증가 및 홍수 지역의 더욱 강력한 일관성을 달성했습니다.

Developing robust flood assessment models requires high-quality paired satellite imagery, yet such data remain scarce for flood-specific image generation. Although generative models provide a promising means of data augmentation, existing methods often yield implausible spatial layouts of flooded regions and distort scene structures. We propose FlowForm, a framework for satellite flood synthesis that integrates SWE-inspired latent regularization with structure-aware conditioning. The Flood Descriptor Module (FDM) imposes differentiable penalties on residuals of the steady-state Shallow Water Equation in auxiliary latent fields at the diffusion bottleneck. The Terrain Anchor Adapter (TAA) injects depth, semantic, and edge features at four encoder scales of the U-Net. We further curate FloodScape, a large-scale, high-resolution dataset comprising paired satellite images acquired before and after disasters. In addition to standard image-generation metrics, we evaluate the consistency of flooded regions, zero-shot generalization to a geographically held-out flood event, and sensitivity to individual components. Across all reported comparisons, FlowForm achieves higher visual fidelity, greater similarity between paired images, and stronger consistency of flooded regions.