来自Palo Alto的创业公司Orbital Insight（也参加了2016年初在旧金山举办的「Rework」深度学习会议，公司CEO在会议上的发言。——译者）正在使用来自美国地质调查局7号和8号陆地卫星免费提供的拍摄图像来完成这项工作。该公司把这些性质和谷歌地图类似的图片交给神经网络，再由神经网络来找出地表水源的准确位置和大小。

虽然这不是追踪地表水位的新创举，但是，Orbital Insight所使用的神经网络受过特殊训练，可以用精准的图片像素来确定水位。在此之前，该团队通过人工找到了数以千计准确且清晰的水源地标图片，然后用来训练神经网络。

该公司的首席执行官James Crawford在描述研究人员所使用的系统时说道，「基本上来说，我们开发了一款陆地卫星地图的Tinder（手机交友app——译者）：是水源请向右滑动，不是水源请向左滑动。」

其他检测系统可能会错误地把云或者山上的阴影当成是水。该公司的神经网络则能够能够迅速辨别出图片上水源的真伪。

很多人都会对Orbital Insight持有的水位精准数据有兴趣。例如，调查某场洪水灾害程度的保险公司，或者追踪气候变暖和水位变化的相关机构。

目前，该公司可以实现每两星期标注一次全球水位的位置。之后，这个频率将提高到每周一次。

来自加州大学伯克利分校，社会利益信息技术研究中心（CITRIS）智能化水利基础设施和城市适应倡议的主任Steven Glaser指出，目前的大部分水源模型都是过去50年内收集来的，它们将很快过期。

「随着全球气候的变化，这些模型将毫无意义。」Glaser表示：「我们要随着气候变化收集水位信息，建立更准确的模型，并且为所有用户提供更安全的水源模型。」

水可以告诉我们关于未来的很多事——例如干旱可能导致农作物歉收。国家之间可能会发生水源之争，导致政治动荡。

「很多时候，国家之间的关系会因为水源之争会变得很紧张。」Orbital Insight工程总监Shwetank Kumar说：「只有在开始测量水的可用量，了解谁正在使用水源之后，我们才可以开发出一个好的框架去思考水的使用权。」

机器之心，最专业的前沿科技媒体和产业服务平台，每日提供优质产业资讯与深度思考，欢迎关注微信公众号「机器之心」（almosthuman2014），或登录机器之心网站www.almosthuman.cn查看更多精彩内容。