机构名称：
¥ 1.0
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]。
机器学习的高级天气预报
主要关键词
相关文件推荐
