基于高分辨率遥感影像和改进U-Net模型的滑坡提取OA北大核心CSTPCD
Information extraction of landslides based on high-resolution remote sensing images and an improved U-Net model:A case study of Wenchuan,Sichuan
滑坡快速识别检测可以满足滑坡灾害的高时效性要求,对灾害损失评估和灾后救援具有重要意义.研究提出一种基于深度学习的滑坡自动提取方法提高滑坡检测的精度.该方法使用目标区遥感影像、数字高程模型数据和面向对象多特征变化向量分析法(robust change vector analysis,RCVA)提取的变化特征作为模型输入,设计结合密集上采样和非对称卷积的U-Net模型提高滑坡识别精度.以四川省汶川地区作为研究区,设计试验测试了不同数据组合和不同方法得…查看全部>>
Rapid identification and detection of landslides can both meet the requirement of timely responses to disasters and hold great significance for loss assessment and rescue post-disaster.This study proposed a deep learning-based automatic information extraction method for landslides to improve their detection accuracy.Specifically,the model input of this method includes the remote sensing images of the target areas,data from digital elevation models,and variat…查看全部>>
白石;唐攀攀;苗朝;金彩凤;赵博;万昊明
南湖实验室大数据技术研究中心,嘉兴 314002南湖实验室大数据技术研究中心,嘉兴 314002中国地质调查局探矿工艺研究所,成都 611734嘉兴南湖学院建筑工程学院,嘉兴 314001南湖实验室大数据技术研究中心,嘉兴 314002南湖实验室大数据技术研究中心,嘉兴 314002
计算机与自动化
深度学习滑坡语义分割U-Net
deep learninglandslidesemantic segmentationU-Net
《自然资源遥感》 2024 (3)
96-107,12
南湖实验室自研项目"大数据一体化互操作系统研发"(编号:NSS2021C102004)资助.
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