Detección automática de inundaciones mediante datos de teledetección
Evaluación de inundaciones y daños usando datos de imágenes de sensores remotos multitemporales (MT-RSI)
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El proceso del sistema de detección de inundaciones, como los cuatro tipos diferentes de preprocesamiento, la segmentación, la extracción de características y la red neural convolucional profunda contigua (CDCNN), se ha ejecutado para identificar la región afectada por la inundación. La CDCNN la aplicación de los conjuntos de datos a gran escala propuestos puede pasar automáticamente a través de las características histológicas de varias capas de neuronas, y tiene la capacidad de aplicar las funciones de toma de decisiones no lineales.Este trabajo también investiga y compara con lo...
El proceso del sistema de detección de inundaciones, como los cuatro tipos diferentes de preprocesamiento, la segmentación, la extracción de características y la red neural convolucional profunda contigua (CDCNN), se ha ejecutado para identificar la región afectada por la inundación. La CDCNN la aplicación de los conjuntos de datos a gran escala propuestos puede pasar automáticamente a través de las características histológicas de varias capas de neuronas, y tiene la capacidad de aplicar las funciones de toma de decisiones no lineales.Este trabajo también investiga y compara con los posibles métodos para identificar con precisión mediante la clasificación con los detalles propuestos por el CDCNN de la RSI. El análisis de rendimiento del modelo propuesto se verifica en el entorno de laboratorio de 2017 B mat. Basándose en las diferentes características como la precisión, el recuerdo y el análisis de la exactitud de la medida F del sistema de simulación del rendimiento del sistema propuesto.
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