Deteco automtica de inundao usando dados de deteco remota

O processo do sistema de deteco de inundao como os quatro tipos diferentes de pr-processamento, segmentao, extraco de caractersticas e a rede neural contgua profunda Convolucional (CDCNN) foi executado para identificar a regio defectada pela inundao. CDCNN a implementao dos conjuntos de dados de grande escala propostos pode passar automaticamente pelas caractersticas histolgicas de vrias camadas de neurnios, e tem a capacidade de implementar as funes no lineares de tomada de deciso.Este trabalho tambm investiga e compara com os mtodos possveis para uma identificao precisa pela classificao com os detalhes CDCNN propostos do RSI. A anlise do desempenho do modelo proposto verificada em 2017 B mat lab ambiente. Com base nas diferentes caractersticas como a preciso, a recordao e a anlise da preciso da medida F do sistema proposto de simulao do desempenho do sistema.