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一种基于深度学习与SAR影像的洪涝水体动态监测与存证方法 

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申请/专利权人:华南农业大学

摘要:一种基于深度学习与SAR影像的洪涝水体动态监测与存证方法,包括:S1获取洪涝发生前后的两时相SAR影像,并对图像进行预处理;S2将处理好的图像输入预训练的DeepLabV3网络模型进行测试,并确定最优影像;S3对最优影像目视解译,确定标签数据;S4根据训练集数据训练DeepLabV3网络模型;S5将洪涝发生前后的遥感影像数据输入训练好的模型,得到输出影像,进行处理与对比;S6、搭建分布式存储系统,将得到的遥感影像图像上传并得到CID,搭建一条以太坊私链,编写包含CID的智能合约,上链存证。本发明实现对洪涝区域的快速识别与跟踪,并确保监测数据的不可篡改性和透明性,属于洪涝水体监测技术领域。

主权项:1.一种基于深度学习与SAR影像的洪涝水体动态监测与存证方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、获取洪涝发生前后的两时相SAR影像,并对图像进行预处理;S2、将处理好的图像输入预训练的DeepLabV3网络模型进行测试,并确定最优影像;S3、对最优影像目视解译,确定标签数据;S4、根据训练集数据训练DeepLabV3网络模型;S5、将洪涝发生前后的遥感影像数据输入训练好的模型,得到输出影像,进行处理与对比;S6、搭建分布式存储系统,将得到的遥感影像图像上传并得到CID,搭建一条以太坊私链,编写包含CID的智能合约,上链存证。

全文数据:

权利要求:

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