【技术实现步骤摘要】
滑坡提取方法、滑坡提取系统及终端
本申请属于遥感测控领域，尤其涉及一种滑坡提取方法、滑坡提取系统及终端。
技术介绍
滑坡事件作为一自然灾害在广大山区地区频发，给人们的生产、生活及人身安全带来极大危害，滑坡灾害发生后也需要对滑坡发生位置进行第一时间的范围确定及地形监测。目前主要方法还是通过人工解译航片来确定滑坡发生的位置及相关信息。由于遥感影像本身的复杂性，以及传统滑坡特征提取的局限性，使得检测出的滑坡区域总是存在不确定性，影响了滑坡提取的精度。且现有的基于遥感影像的自动或半自动的滑坡提取技术，由于遥感影像的复杂性，在处理大幅面和场景复杂的遥感数据时，方法缺少鲁棒性，时间效率不高。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了一种滑坡提取方法、滑坡提取系统及终端，以解决现有技术中滑坡提取的精度不高，在处理大幅面和场景复杂的滑坡遥感数据时方法缺少鲁棒性，时间效率不高的问题。本申请实施例的第一方面提供了一种滑坡提取方法，包括：分别获取待测地区的当前时期和历史时期中至少一个遥感影像，及所述待测地区的数字高程模型DEM；根据所述历史时期中至少一个遥感影像和对应的历史滑坡真值，训练...
【技术保护点】
1.一种滑坡提取方法，其特征在于，包括：分别获取待测地区的当前时期和历史时期中至少一个遥感影像，及所述待测地区的数字高程模型DEM；根据所述历史时期中至少一个遥感影像和对应的历史滑坡真值，训练深度卷积神经网络模型；基于所述当前时期中至少一个遥感影像，通过训练后的所述深度卷积神经网络模型进行滑坡提取，得到初步提取结果；根据所述初步提取结果及所述DEM，统计滑坡属性信息，获取包含所述滑坡属性信息的滑坡提取结果。
【技术特征摘要】
1.一种滑坡提取方法，其特征在于，包括：分别获取待测地区的当前时期和历史时期中至少一个遥感影像，及所述待测地区的数字高程模型DEM；根据所述历史时期中至少一个遥感影像和对应的历史滑坡真值，训练深度卷积神经网络模型；基于所述当前时期中至少一个遥感影像，通过训练后的所述深度卷积神经网络模型进行滑坡提取，得到初步提取结果；根据所述初步提取结果及所述DEM，统计滑坡属性信息，获取包含所述滑坡属性信息的滑坡提取结果。2.如权利要求1所述的滑坡提取方法，其特征在于，所述历史时期中至少一个遥感影像包括：至少一个历史时期中的滑坡后遥感影像；所述根据所述历史时期中至少一个遥感影像和对应的历史滑坡真值，训练深度卷积神经网络模型，包括：根据所述至少一个历史时期中的滑坡后遥感影像和对应的历史滑坡真值，生成第一训练数据集，所述第一训练数据集中每组样本包括一个时期的滑坡后遥感影像和同时期的分类真值标签；根据所述第一训练数据集及增加有样本比例权重的SoftmaxLoss损失函数，训练所述深度卷积神经网络模型。3.如权利要求1所述的滑坡提取方法，其特征在于，所述历史时期中至少一个遥感影像包括：至少一个历史时期中的滑坡前遥感影像与滑坡后遥感影像；所述根据所述历史时期中至少一个遥感影像和对应的历史滑坡真值，训练深度卷积神经网络模型，包括：根据所述至少一个历史时期中的滑坡前遥感影像、滑坡后遥感影像及分别对应的历史滑坡真值，生成第二训练数据集，所述第二训练数据集中每组样本包括一个时期的滑坡前遥感影像、滑坡后遥感影像和对应的滑坡变化真值标签；根据所述第二训练数据集及增加有样本比例权重的交叉熵损失函数，训练所述深度卷积神经网络模型。4.如权利要求1所述的滑坡提取方法，其特征在于，所述基于所述当前时期中至少一个遥感影像，通过训练后的所述深度卷积神经网络模型进行滑坡提取，得到初步提取结果，包括：将所述当前时期中至少一个遥感影像分块成N×N像素大小的数据块，其中，N为大于零的整数；基于所述数据块，将所述当前时期中至少一个遥感影像输入训练后的所述深度卷积神经网络模型进行图形运算处理，得到初步提取结果。5.如权利要求4所述的滑坡提取方法，其特征在于，所述基于所述数据块，将所述当前时期中至少一个遥感影像输入训练后的所述深度卷积神经网络模型进行图形运算处理，得...
【专利技术属性】
技术研发人员：史文中，张敏，
申请(专利权)人：香港理工大学深圳研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44
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