Detecção automática de inundação usando dados de detecção remota
Avaliação de inundações e danos usando dados muito Multi-Temporais - Imagens de Sensoriamento Remoto (MT-RSI)
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O processo do sistema de detecção de inundação como os quatro tipos diferentes de pré-processamento, segmentação, extracção de características e a rede neural contígua profunda Convolucional (CDCNN) foi executado para identificar a região defectada pela inundação. CDCNN a implementação dos conjuntos de dados de grande escala propostos pode passar automaticamente pelas características histológicas de várias camadas de neurónios, e tem a capacidade de implementar as funções não lineares de tomada de decisão.Este trabalho também investiga e compara com os métodos possív...
O processo do sistema de detecção de inundação como os quatro tipos diferentes de pré-processamento, segmentação, extracção de características e a rede neural contígua profunda Convolucional (CDCNN) foi executado para identificar a região defectada pela inundação. CDCNN a implementação dos conjuntos de dados de grande escala propostos pode passar automaticamente pelas características histológicas de várias camadas de neurónios, e tem a capacidade de implementar as funções não lineares de tomada de decisão.Este trabalho também investiga e compara com os métodos possíveis para uma identificação precisa pela classificação com os detalhes CDCNN propostos do RSI. A análise do desempenho do modelo proposto é verificada em 2017 B mat lab ambiente. Com base nas diferentes características como a precisão, a recordação e a análise da precisão da medida F do sistema proposto de simulação do desempenho do sistema.
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