Automatyczne wykrywanie powodzi przy u?yciu danych z teledetekcji

Proces systemu wykrywania powodzi, taki jak cztery ró?ne rodzaje przetwarzania wst?pnego, segmentacji, ekstrakcji cech i sieci neuronowej Contiguous deep Convolutional (CDCNN), zostal wykonany w celu identyfikacji uszkodzonego obszaru powodziowego. CDCNN implementacja proponowanych du?ych zbiorów danych mo?e automatycznie przechodzic przez histologiczn? charakterystyk? kilku warstw neuronów i posiada zdolno?c do implementacji nieliniowych funkcji decyzyjnych. Praca ta bada równie? i porównuje z mo?liwymi metodami dokladnej identyfikacji poprzez klasyfikacj? z proponowanymi szczególami CDCNN dotycz?cymi RSI. Analiza wydajno?ci proponowanego modelu jest weryfikowana w 2017 r. w ?rodowisku laboratoriów matowych B. W oparciu o ró?ne funkcje, takie jak precyzja, przywolywanie i analiza dokladno?ci pomiarów F proponowanego systemu symulacji wydajno?ci.