Automatische Erkennung von berschwemmungen 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 ausgefhrt. CDCNN die Umsetzung der vorgeschlagenen groen Datenstze knnen automatisch durch die histologischen Merkmale mehrerer Schichten von Neuronen, und hat die Fhigkeit, die nicht-lineare Entscheidungsfindung Funktionen zu implementieren.Diese Arbeit untersucht und vergleicht auch die mglichen 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 Przision, Rckruf und F-Messgenauigkeit wird eine Analyse der Leistungsanalyse des vorgeschlagenen Systems zur Simulation der Systemleistung durchgefhrt.