Automatyczne wykrywanie powodzi przy uzyciu danych z teledetekcji

Proces systemu wykrywania powodzi, taki jak cztery r żne rodzaje przetwarzania wstępnego, segmentacji, ekstrakcji cech i sieci neuronowej Contiguous deep Convolutional (CDCNN), zostal wykonany w celu identyfikacji uszkodzonego obszaru powodziowego. CDCNN implementacja proponowanych dużych zbior w danych może automatycznie przechodzic przez histologiczną charakterystykę kilku warstw neuron w i posiada zdolnośc do implementacji nieliniowych funkcji decyzyjnych.Praca ta bada r wnież i por wnuje z możliwymi metodami dokladnej identyfikacji poprzez klasyfikację z proponowanymi szczeg lami CDCNN dotyczącymi RSI. Analiza wydajności proponowanego modelu jest weryfikowana w 2017 r. w środowisku laboratori w matowych B. W oparciu o r żne funkcje, takie jak precyzja, przywolywanie i analiza dokladności pomiar w F proponowanego systemu symulacji wydajności.