Rilevamento automatico delle inondazioni con i dati del telerilevamento
Valutazione di inondazioni e danni utilizzando dati molto Immagine di telerilevamento multitemporale (MT-RSI)
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Il processo del sistema di rilevamento delle inondazioni, come i quattro diversi tipi di pre-elaborazione, segmentazione, estrazione delle caratteristiche e la rete neurale Contiguous deep Convolutional Convolutional network (CDCNN) è stato eseguito per identificare la regione interessata dall'inondazione. CDCNN l'implementazione dei set di dati proposti su larga scala può passare automaticamente attraverso le caratteristiche istologiche di diversi strati di neuroni, e ha la capacità di implementare le funzioni decisionali non lineari.Questo lavoro indaga e confronta anche con i possibili m...
Il processo del sistema di rilevamento delle inondazioni, come i quattro diversi tipi di pre-elaborazione, segmentazione, estrazione delle caratteristiche e la rete neurale Contiguous deep Convolutional Convolutional network (CDCNN) è stato eseguito per identificare la regione interessata dall'inondazione. CDCNN l'implementazione dei set di dati proposti su larga scala può passare automaticamente attraverso le caratteristiche istologiche di diversi strati di neuroni, e ha la capacità di implementare le funzioni decisionali non lineari.Questo lavoro indaga e confronta anche con i possibili metodi per identificare accuratamente la classificazione con i dettagli CDCNNN proposti della RSI. L'analisi delle prestazioni del modello proposto è verificata in ambiente di laboratorio B mat 2017. Sulla base delle diverse caratteristiche come la precisione, il richiamo e l'analisi dell'accuratezza della misura F del sistema proposto per la simulazione delle prestazioni del sistema.
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