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利用多模态框架进行全球灾害预测的多样数据驱动
随着气候变化加剧,准确的全球规模灾害预测变得迫切。本研究提出了一种新颖的多模态灾害预测框架,结合了天气统计数据、卫星图像和文本洞察。我们特别关注 “洪水” 和 “滑坡” 的预测,因为它们与气象和地形因素相关。该模型基于现有数据精心设计,并实
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9 months ago
CVPR
推断过去:一个结合 CNN-LSTM 深度学习框架的卫星数据融合历史淹没区域制图方法
本文介绍一种结合卫星图像数据和深度学习模型的方法,来预测氾水面积。该方法在孟加拉国的历史氾水数据中进行测试,结果表明该方法比传统算法(如 CNN 和阈值算法)效果更好。
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a year ago
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