Automatyczne wykrywanie powodzi przy użyciu danych z teledetekcji

Proces systemu wykrywania powodzi, taki jak cztery rne rodzaje przetwarzania wstpnego, segmentacji, ekstrakcji cech i sieci neuronowej Contiguous deep Convolutional (CDCNN), zosta wykonany w celu identyfikacji uszkodzonego obszaru powodziowego. CDCNN implementacja proponowanych duych zbiorw danych moe automatycznie przechodzi przez histologiczn charakterystyk kilku warstw neuronw i posiada zdolno do implementacji nieliniowych funkcji decyzyjnych.Praca ta bada rwnie i porwnuje z moliwymi metodami dokadnej identyfikacji poprzez klasyfikacj z proponowanymi szczegami CDCNN dotyczcymi RSI. Analiza wydajnoci proponowanego modelu jest weryfikowana w 2017 r. w rodowisku laboratoriw matowych B. W oparciu o rne funkcje, takie jak precyzja, przywoywanie i analiza dokadnoci pomiarw F proponowanego systemu symulacji wydajnoci.