Digital Twin Driven Coastal Flood Simulation and Prevention Using ArcGIS and Deep Learning Prediction Models

Abstract

Coastal flooding remains a significant threat to communities, ecosystems, and infrastructure in vulnerable regions. Traditional flood prediction and prevention methods often fall short in precision and adaptability, necessitating the development of more advanced technological solutions. This research explores an integrated approach that combines ArcGIS Pro, a sophisticated Geographic Information System (GIS), with Deep Learning techniques to enhance the accuracy and efficiency of coastal flood simulations. The study focuses on the Busan region along the East Sea, leveraging ArcGIS Pro for comprehensive spatial data management, visualization, and digital-twin-driven flood simulation modeling. Using ArcGIS Pro, the research integrates topographic, meteorological, and hydrological datasets to create a detailed digital twin-driven 3D model of the Busan coastal area. Advanced spatial analysis tools in ArcGIS Pro with digital twin-driven model of the Busan coastal city, including raster processing and hydrological modeling, simulate various flood scenarios, allowing for an in-depth understanding of potential flood impacts under different environmental conditions. Simultaneously, Deep Learning models, including Transformer, Long Short-Term Memory (LSTM), and Convolutional Neural Networks (CNN), are trained on historical flood data and environmental variables (e.g., sea level rise, tide levels, precipitation patterns, and wind speed) to predict future flood events with greater accuracy. Simulation testing of the proposed models highlights each model's effectiveness in capturing complex patterns in flood dynamics. Performance metrics such as precision, recall, and F1-score are evaluated to determine the model’s ability to predict flood-prone areas accurately. Results demonstrate that integrating the digital twin-driven ArcGIS Pro model with Deep Learning enables the generation of highly accurate flood risk maps, and can be essential tools for disaster preparedness and response planning. The primary objective of this research thesis is to improve flood prediction accuracy by leveraging Deep Learning’s capacity to capture intricate data patterns often overlooked by traditional models. Initial findings indicate that the combined use of ArcGIS Pro-based digital twin-driven model and Deep Learning yields significantly more detailed and reliable flood simulations, particularly in complex coastal environments (like Busan). This methodology enhances resilience by enabling proactive disaster management for vulnerable coastal regions. The model shows promising results in the Busan region and holds potential for global adaptation to other coastal areas, underscoring its broader applicability. Future research will refine the model by incorporating additional data inputs, such as real-time meteorological data, and expanding simulation testing to various coastal environments. Integrating GIS technology with Deep Learning represents a pioneering digital twin- driven flood simulation model advancement. By prioritizing specific performance metrics— such as maximizing precision for proactive measures or achieving a balanced accuracy for comprehensive risk assessments—the model can be tailored to meet diverse disaster management needs. Ultimately, this framework could play a critical role in global coastal flood resilience efforts, offering an adaptable and precise tool for mitigating the impacts of coastal flooding. The study's results suggest that this combined methodology significantly improves the ability to predict flood risks, contributing to the resilience of vulnerable coastal regions. Furthermore, the framework is adaptable and could be extended to other coastal regions globally, enhancing its applicability beyond the Busan area. Future research will focus on refining the digital twin model by incorporating additional environmental variables and testing its performance across various coastal landscapes. The integration of GIS technology with Deep Learning within a digital twin paradigm represents a promising advancement in flood simulation, providing a robust, scalable framework for strengthening coastal flood resilience on a global scale. By prioritizing specific performance metrics—such as precision, recall, or a balanced approach—the model can be tailored to meet various disaster management needs, thereby playing a critical role in mitigating the impacts of coastal flooding.|해안 홍수는 취약 지역의 커뮤니티, 생태계 및 인프라에 여전히 중대한 위협이다. 기존의 홍수 예측 및 예방 방법은 종종 정밀성과 적응성이 부족하여 보다 진보된 기술 솔루션의 개발이 필요하다. 본 논문은 정교한 지리 정보 시스템(GIS)인 ArcGIS Pro와 딥러닝 기술을 결합하여 해안 홍수 시뮬레이션의 정확성과 효율성을 향상시키는 통합 접근 방식을 제안한다. 제안한 방법은 동해를 따라 있는 부산 지역에 초점을 맞추고 ArcGIS Pro를 활용하여 포괄적인 공간 데이터 관리, 시각화 및 디지털 트윈 기반 홍수 시뮬레이션 모델링을 수행한다. 본 연구는 ArcGIS Pro를 사용하여 지형, 기상 및 수문 데이터 세트를 통합하여 부산 해안 지역의 자세한 디지털 트윈 기반 3D 모델을 만든다. 래스터 처리 및 수문 모델링을 포함하여 부산 해안 도시의 디지털 트윈 기반 모델이 있는 ArcGIS Pro의 고급 공간 분석 도구는 다양한 홍수 시나리오를 시뮬레이션하여 다양한 환경 조건에서 잠재적인 홍수 영향을 심층적으로 이해할 수 있도록 한다. 동시에 Transformer, Long Short-Term Memory(LSTM), Convolutional Neural Networks(CNN)를 포함한 딥러닝 모델은 과거 홍수 데이터와 환경 변수(예: 해수면 상승, 조수 수위, 강수 패턴, 풍속)에 대해 학습하여 미래의 홍수 사건을 더 정확하게 예측한다. 제안한 모델의 시뮬레이션 테스트는 홍수 역학에서 복잡한 패턴을 포착하는 각 모델의 효과를 강조한다. 정밀도, 재현율, F1-점수와 같은 성능 지표는 홍수 발생 위험 지역을 정확하게 예측하는 모델의 능력을 확인하기 위해 평가된다. 결과에 따르면 디지털 트윈 기반 ArcGIS Pro 모델을 딥러닝과 통합하면 재해 대비 및 대응 계획에 필수적인 도구로 사용되는 매우 정확한 홍수 위험 지도를 생성할 수 있다. 본 논문의 주요 목적은 기존 모델에서 종종 간과되는 복잡한 데이터 패턴을 포착하는 딥러닝의 능력을 활용하여 홍수 예측 정확도를 개선하는 것이다. 초기 조사 결과에 따르면 ArcGIS Pro 기반 디지털 트윈 구동 모델과 딥러닝을 결합하면 복잡한 해안 환경(부산과 같은)에서 특히 훨씬 더 자세하고 신뢰할 수 있는 홍수 시뮬레이션이 가능하다. 제안한 방법론은 취약한 해안 지역에 대한 사전 재해 관리를 가능하게 하여 회복성을 향상시킨다. 제안한 모델은 부산 지역에서 유망한 결과를 보여주며 전 세계적으로 다른 해안 지역에 적응할 수 있는 잠재력을 가지고 있어 더 광범위한 적용 가능성을 강조한다. 향후 연구에서는 실시간 기상 데이터와 같은 추가 데이터 입력을 통합하고 다양한 해안 환경으로 시뮬레이션 테스트를 확장하여 모델을 개선하는 데 중점을 둘 것이다. GIS 기술과 딥러닝을 통합하는 것은 디지털 트윈 구동 홍수 시뮬레이션 모델에서 선구적인 진전을 나타낸다. 사전 조치에 대한 정밀도 극대화 또는 포괄적 위험 평가에 대한 균형 잡힌 정확도 달성과 같은 특정 성능 지표를 우선시함으로써 다양한 재해 관리 요구 사항을 충족하도록 모델을 조정할 수 있다. 궁극적으로 제안한 프레임워크는 해안 홍수의 영향을 완화하기 위한 적응 가능하고 정확한 도구를 제공하여 글로벌 해안 홍수 회복력 노력에서 중요한 역할을 할 수 있다. 연구 결과에 따르면 이러한 결합된 방법론은 홍수 위험을 예측하는 능력을 크게 향상시켜 취약한 해안 지역의 회복력에 기여한다. 또한 제안한 프레임워크는 적응성이 뛰어나 전 세계의 다른 해안 지역으로 확장하여 부산 지역을 넘어 적용 할 수 있다. 향후 연구에서는 추가 환경 변수를 통합하고 다양한 해안 경관에서 성능을 테스트하여 디지털 트윈 모델을 개선하는 데 중점을 둘 것이다. 디지털 트윈 패러다임 내에서 GIS 기술과 딥러닝을 통합하는 것은 홍수 시뮬레이션에서 유망한 진전을 나타내며, 전 세계적으로 해안 홍수 회복력을 강화하기 위한 견고하고 확장 가능한 프레임워크를 제공한다. 정밀도, 재현율 또는 균형 잡힌 접근 방식과 같은 특정 성능 지표를 우선시함으로써 제안한 모델은 다양한 재해 관리 요구 사항을 충족하도록 맞춤화할 수 있으므로 해안 홍수의 영향을 완화하는 데 중요한 역할을 할 수 있다.