基于DeepLabV3+的多源遥感洪涝灾害水体识别研究.docx
文本预览下载声明
基于DeepLabV3+的多源遥感洪涝灾害水体识别研究
一、引言
随着遥感技术的不断发展，其在洪涝灾害监测与评估方面的应用越来越广泛。洪涝灾害作为一种常见的自然灾害，其发生往往伴随着大面积的水体覆盖，因此快速准确地识别水体对于灾害的防控和救援具有重要意义。传统的遥感图像处理方法在处理复杂场景时往往难以满足实时性和准确性的要求。近年来，深度学习技术的发展为遥感图像处理提供了新的解决方案。本文基于DeepLabV3+模型，开展多源遥感洪涝灾害水体识别研究，旨在提高水体识别的准确性和效率。
二、相关研究概述
在洪涝灾害水体识别方面，传统的遥感图像处理方法主要依赖于阈值分割、边缘检测等算法。然而，这些
显示全部