机器学习的高级天气预报
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在一项研究中认识到培训数据的重要性(Katiyar等,2020)。由于SAR照片的局限性,例如城市洪水区域代表的扭曲几何形状,阴影区域和不确定性,作者建议在未来的研究中包括其他数据。通过结合DEM数据,几何和阴影区域可以得到照顾。将被淹没的稻田与其他洪水区分开,也可能受益于使用多时间SAR图像和各种极化。通过将洪水前拍摄的图像与洪水中的图像进行比较,可以使用一种变化检测机制,从而大大提高了程序的准确性[18]。

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