综述由AI生成本项目利用深度学习技术，从卫星或航空图像中识别洪水区域并估算水量。整合了 LeNet、ResNet、VGG 和 U-Net 等卷积神经网络架构，重点使用 U-Net 进行图像分割以区分水体与淹没区。项目提供预训练模型支持快速推理，并通过 Python 构建交互式界面辅助可视化操作。通过对比不同模型性能，评估洪水检测效果，适用于灾害监测场景。
本项目专注于利用深度学习技术，从卫星或航空图像中检测受洪水影响的区域，并估算水域覆盖范围。系统整合了多种卷积神经网络架构，包括 LeNet、ResNet、VGG 和 U-Net，以执行图像分割和分类任务。
model.h5 预训练模型，支持快速推理。ui1.py、ui2.py）构建交互式用户界面，便于可视化操作与测试。生成的掩膜（generated_mask.png）可用于直观展示检测到的洪水区域。
使用以下命令安装依赖项：
pip install -r requirements.txt
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