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Hochwasser zählt zu den verheerendsten Naturkatastrophen weltweit und gefährdet Ökosysteme, Infrastruktur und Menschenleben. In einer neuen Studie wurden hochauflösende Synthetic Aperture Radar (SAR)-Bilder von Sentinel‑1 zusammen mit Umwelt- und Hydrologiedaten genutzt, um die Hochwasser‑Anfälligkeit im Einzugsgebiet des River Nyando in Westkenia zu modellieren.

RISAT nutzt Synthetic Aperture Radar, um in Echtzeit hochauflösende Bilder von Überschwemmungen zu erzeugen. Durch die Analyse von Mikrowellenreflexionen kann die Satellitentechnologie Wasserstände präzise bestimmen, selbst bei dichten Wolken oder Nachtbedingungen.

In einer wegweisenden Studie aus dem arXiv-Repository wird gezeigt, wie Multi‑Agent Reinforcement Learning (MARL) die Ressourcenoptimierung in heterogenen Satellitenclustern revolutioniert. Dabei arbeiten zwei optische und ein Synthetic Aperture Radar (SAR) Satellit gemeinsam im niedrigen Erdorbit, um Erdbeobachtungsziele zu erfassen und gleichzeitig ihre begrenzten Energie‑ und Speicherkapazitäten effizient zu nutzen.