Détection automatique des inondations à l'aide de données de télédétection
Evaluation des inondations et des dommages à l'aide de données très multitemporelles - images de télédétection (MT-RSI)
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Le processus du système de détection des inondations, comme les quatre différents types de prétraitement, la segmentation, l'extraction de caractéristiques et le réseau neuronal profond contigu (CDCNN), a été exécuté pour identifier la région touchée par les inondations. CDCNN la mise en oeuvre des ensembles de données à grande échelle proposés peut passer automatiquement par les caractéristiques histologiques de plusieurs couches de neurones, et a la capacité de mettre en oeuvre les fonctions de prise de décision non linéaire.Ce travail étudie et compare également les mÃ...
Le processus du système de détection des inondations, comme les quatre différents types de prétraitement, la segmentation, l'extraction de caractéristiques et le réseau neuronal profond contigu (CDCNN), a été exécuté pour identifier la région touchée par les inondations. CDCNN la mise en oeuvre des ensembles de données à grande échelle proposés peut passer automatiquement par les caractéristiques histologiques de plusieurs couches de neurones, et a la capacité de mettre en oeuvre les fonctions de prise de décision non linéaire.Ce travail étudie et compare également les méthodes possibles pour identifier précisément par la classification avec les détails proposés par le CDCNN du RSI. L'analyse des performances du modèle proposé est vérifiée dans l'environnement du laboratoire de matrices 2017 B. Basée sur les différentes caractéristiques comme la précision, le rappel et l'analyse de la précision de la mesure F du système de simulation de performance proposé.
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