Automatische Erkennung von Überschwemmungen mit Hilfe von Fernerkundungsdaten

Hochwassererkennungssysteme wie die vier verschiedenen Arten der Vorverarbeitung, Segmentierung, Merkmalsextraktion und das Contiguous Deep Convolutional Neural Network (CDCNN) wurden zur Identifizierung der Hochwasserdefektregion ausgef hrt. CDCNN die Umsetzung der vorgeschlagenen gro en Datens tze k nnen automatisch durch die histologischen Merkmale mehrerer Schichten von Neuronen, und hat die F higkeit, die nicht-lineare Entscheidungsfindung Funktionen zu implementieren.Diese Arbeit untersucht und vergleicht auch die m glichen Methoden zur genauen Identifizierung durch die Klassifikation mit den vorgeschlagenen CDCNN-Details der RSI. Die Leistungsanalyse des vorgeschlagenen Modells wird in der Mattenlaborumgebung 2017 B verifiziert. Basierend auf den verschiedenen Merkmalen wie Pr zision, R ckruf und F-Messgenauigkeit wird eine Analyse der Leistungsanalyse des vorgeschlagenen Systems zur Simulation der Systemleistung durchgef hrt.