典型文献
基于地形特征融合的卷积神经网络滑坡识别
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
蔡浩杰;韩海辉;张雨莲;王立社
作者机构：
中国地质调查局西安地质调查中心,陕西 西安 710054;中国遥感应用协会黄河流域高质量发展遥感分会,陕西 西安 710054
文献出处：
引用格式：
[1]蔡浩杰;韩海辉;张雨莲;王立社-.基于地形特征融合的卷积神经网络滑坡识别)[J].地球科学与环境学报,2022(03):568-579
A类：
虹口乡
B类：
地形特征,特征融合,滑坡识别,生命财产安全,滑坡编录,深度卷积神经网络,神经网络方法,神经网络结构,训练样本,制图,网络建模,遥感影像,地形因子,光谱特征,轻量级卷积神经网络,FF,最优模型,四川汶川,消融实验,空间特征,特征基,平均交并比,MIoU,三峡库区,四川省都江堰市,迁移能力,地质灾害,遥感图像
AB值：
0.252886
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