Awtomaticheskoe obnaruzhenie nawodnenij s pomosch'ü dannyh distancionnogo zondirowaniq

Для идентификации затопленной области был выполнен процесс системы обнаружения наводнений, такой как четыре различных вида предварительной обработки, сегментация, выделение признаков, а для определения затопленной области была использована Сопряженная глубокая Конволюционная нейронная сеть (CDCNN). CDCNN при реализации предлагаемых крупномасштабных наборов данных может автоматически проходить через гистологические характеристики нескольких слоев нейронов и имеет возможность реализовывать функции нелинейного принятия решений.В данной работе также исследуются и сопоставляются с возможными методами точной идентификации по классификации с предлагаемыми CDCNN деталями RSI. Анализ эффективности предложенной модели проверен в 2017 B матовой лабораторной среде. На основе различных характеристик, таких как точность, отзыв и анализ точности F-измерений предлагаемой системы моделирования производительности.