一种基于深度学习与FwDET模型的洪水水深估算方法

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一种基于深度学习与FwDET模型的洪水水深估算方法
申请号:CN202511358190
申请日期:2025-09-23
公开号:CN120853026A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习与FwDET模型的洪水水深估算方法,用于解决传统方法中多源数据一致性差、变化检测精度低、水深估算复杂及缺乏结构化成果等问题;本方法通过双时相同源SAR遥感影像实现高精度洪水识别,结合DEM数据快速估算洪水水深,并构建自动化处理流程,从像素级识别到矢量化表达,实现高效、精准、可扩展的洪涝灾害监测,为灾情评估与应急响应提供可靠的数据支撑。
技术关键词
影像 极化SAR数据 编码器 洪涝灾害监测 地形高程值 交叉注意力机制 分辨率 数字高程模型 解码器 坐标系 水面 多边形结构 邻域 滤波 训练集 噪声 插值方法 焦点
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