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Detecção Automática de Inundação Usando Dados de Detecção Remota: Avaliação de Inundações e Danos Usando Dados Muito Multi-Temporais - Imagens de Sensoriamento Remoto (Mt-Rsi)
Jagannath Jadhav; Amruta Sonavale (Autor)
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· Tapa Blanda
Detecção Automática de Inundação Usando Dados de Detecção Remota: Avaliação de Inundações e Danos Usando Dados Muito Multi-Temporais - Imagens de Sensoriamento Remoto (Mt-Rsi) - Jagannath Jadhav; Amruta Sonavale
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Reseña del libro "Detecção Automática de Inundação Usando Dados de Detecção Remota: Avaliação de Inundações e Danos Usando Dados Muito Multi-Temporais - Imagens de Sensoriamento Remoto (Mt-Rsi)"
O processo do sistema de detecção de inundação como os quatro tipos diferentes de pré-processamento, segmentação, extracção de características e a rede neural contígua profunda Convolucional (CDCNN) foi executado para identificar a região defectada pela inundação. CDCNN a implementação dos conjuntos de dados de grande escala propostos pode passar automaticamente pelas características histológicas de várias camadas de neurónios, e tem a capacidade de implementar as funções não lineares de tomada de decisão.Este trabalho também investiga e compara com os métodos possíveis para uma identificação precisa pela classificação com os detalhes CDCNN propostos do RSI. A análise do desempenho do modelo proposto é verificada em 2017 B mat lab ambiente. Com base nas diferentes características como a precisão, a recordação e a análise da precisão da medida F do sistema proposto de simulação do desempenho do sistema.
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