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基于地形特征融合的卷积神经网络滑坡识别
被引量：
10
1
作者
蔡浩杰
韩海辉
+1 位作者
张雨莲
王立社
《地球科学与环境学报》
CAS
北大核心
2022年第3期568-579,共12页
滑坡严重威胁着人民群众的生命财产安全。完整、准确的滑坡编录图是研究滑坡的重要资料。深度卷积神经网络方法由于众多优势而备受关注,然而卷积神经网络结构复杂,需要大量的训练样本,制约了其在滑坡制图上的发展。提出了融合地形特征...
滑坡严重威胁着人民群众的生命财产安全。完整、准确的滑坡编录图是研究滑坡的重要资料。深度卷积神经网络方法由于众多优势而备受关注,然而卷积神经网络结构复杂,需要大量的训练样本,制约了其在滑坡制图上的发展。提出了融合地形特征的卷积神经网络建模方法。首先在遥感影像上叠加地形因子构建新的滑坡样本,然后设计提取并融合空间与光谱特征的轻量级卷积神经网络(FF-CNN),最后训练最优模型进行滑坡识别。在四川汶川地区进行的消融实验证明:在空间特征基础上融合光谱特征的FF-CNN模型滑坡识别评价指标F1分数和平均交并比(MIoU)分别提高0.0202和0.0144;在遥感影像上叠加地形因子后,FF-CNN模型滑坡识别评价指标F1分数和MIoU值分别提高0.0664和0.0482。在湖北省三峡库区和四川省都江堰市虹口乡的实验说明FF-CNN模型表现出较强的适用性和迁移能力,在滑坡识别上具有较大潜力。
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关键词
地质灾害
滑坡识别
卷积神经网络
遥感图像
地形因子
深度学习
特征融合
四川
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职称材料
题名
基于地形特征融合的卷积神经网络滑坡识别
被引量：
10
1
作者
蔡浩杰
韩海辉
张雨莲
王立社
机构
中国
地质调查局西安地质调查中心
中国遥感应用协会黄河流域高质量发展遥感分会
出处
《地球科学与环境学报》
CAS
北大核心
2022年第3期568-579,共12页
基金
中国地质调查局地质调查项目(DD20211387,DD20211393)。
文摘
滑坡严重威胁着人民群众的生命财产安全。完整、准确的滑坡编录图是研究滑坡的重要资料。深度卷积神经网络方法由于众多优势而备受关注,然而卷积神经网络结构复杂,需要大量的训练样本,制约了其在滑坡制图上的发展。提出了融合地形特征的卷积神经网络建模方法。首先在遥感影像上叠加地形因子构建新的滑坡样本,然后设计提取并融合空间与光谱特征的轻量级卷积神经网络(FF-CNN),最后训练最优模型进行滑坡识别。在四川汶川地区进行的消融实验证明:在空间特征基础上融合光谱特征的FF-CNN模型滑坡识别评价指标F1分数和平均交并比(MIoU)分别提高0.0202和0.0144;在遥感影像上叠加地形因子后,FF-CNN模型滑坡识别评价指标F1分数和MIoU值分别提高0.0664和0.0482。在湖北省三峡库区和四川省都江堰市虹口乡的实验说明FF-CNN模型表现出较强的适用性和迁移能力,在滑坡识别上具有较大潜力。
关键词
地质灾害
滑坡识别
卷积神经网络
遥感图像
地形因子
深度学习
特征融合
四川
Keywords
geological hazard
landslide recognition
convolutional neural network
remote sensing image
terrain factor
deep learning
feature fusion
Sichuan
分类号
P642.22 [天文地球—工程地质学]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于地形特征融合的卷积神经网络滑坡识别
蔡浩杰
韩海辉
张雨莲
王立社
《地球科学与环境学报》
CAS
北大核心
2022
10
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