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申请/专利权人：卢森堡科学技术研究院
摘要：该方法包括：预处理312地理区域的SAR数据以确定多个SAR图像2，所述区域被细分为多个相邻单元格；定义314所述区域的城市掩码4，所述城市掩码为每个单元格提供所述单元格是城市地区的可能性；在多个SAR图像上应用316深度学习分类算法，以针对所述区域的每个单元格计算指示相应单元格是城市洪水地区、农村洪水地区或非洪水地区的类别6，深度学习分类算法被构造为全卷积神经网络16，包括动态参数和静态参数，其中动态参数的值由城市掩码计算得出，静态参数的值在训练阶段计算。
主权项：1.一种在覆盖城市地区和农村地区的地理区域中进行大规模近实时洪水探测的方法，所述方法由计算机实现，所述地理区域被细分为多个相邻单元格，其特征在于所述方法包括训练阶段和操作阶段，操作阶段包括：-预处理312所述地理区域的合成孔径雷达SAR数据以确定多个SAR图像2；-定义314所述地理区域的城市掩码4，所述城市掩码为每个单元格提供所述单元格是城市地区的可能性；-对作为输入数据的多个SAR图像应用316深度学习分类算法，以针对所述地理区域的每个单元格计算指示相应单元格是城市洪水地区、农村洪水地区或非洪水地区的类别6，所述深度学习分类算法被构造为全卷积神经网络16，所述深度学习分类算法包括动态参数和静态参数，其中动态参数的值由城市掩码计算得出，且静态参数的值由训练阶段结束时确定的最优值设定。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 卢森堡科学技术研究院 在覆盖城市地区和农村地区的地理区域中进行大规模近实时洪水探测的方法及相关的计算机程序产品
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