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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：
百度查询： 华南农业大学 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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