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基于高分辨率遥感影像和改进U-Net模型的滑坡提取——以汶川地区为例: 收藏
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引用; 《自然资源遥感》2024年第3期36卷 96-107页; 作者：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 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; 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...; 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到的像素级滑坡分割精度,结果表明该研究提出的改进的U-Net模型可以取得更好的分割结果。; 来源：详细信息评论

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