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结合深度神经网络的高分辨遥感影像滑坡检测
| 题名： | 结合深度神经网络的高分辨遥感影像滑坡检测 |
| 作者： | 张蕴灵;傅宇浩;孙雨等 |
| 作者单位： | 中国公路工程咨询集团有限公司;空间信息应用与防灾减灾技术交通运输行业研发中心;中咨数据有限公司;同济大学测绘与地理信息学院 |
| 关键词： | 滑坡;高分辨遥感影像;深度卷积神经网络 |
| 摘要： | 利用遥感影像快速、高效地检测滑坡区域在抢险救援、风险评估等方面发挥着重要的作用。提出了多尺度特征融合的深度神经网络框架用于高分辨遥感影像滑坡自动检测。首先，该框架利用ResNet网络对遥感影像进行筛选，选出具有滑坡区域的候选影像。接着将含有滑坡区域的候选遥感影像输入到多尺度神经网络中对滑坡区域进行分割,从而精准地定位滑坡位置。利用开源数据集和自制数据集对模型进行了训练，并在都香高速公路沿线正射遥感影像上测试。结果表明，该方法在测试区域的滑坡检测总体精度为88.55%,召回率为85.52%。提出的深度神经网络框架能够提取不同尺度的滑坡区域，削弱了与滑坡无关因素的影响，有效提高了高分辨遥感影像滑坡检测的精度。 |
| 期刊名称： | 公路 |
| 出版年： | 2021 |
| 期： | 05 |
| 页码： | 188-194 |
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