【技术实现步骤摘要】
一种区域滑坡识别方法、装置及系统
[0001]本专利技术涉及防灾减灾
,涉及一种区域滑坡识别方法、装置及系统。
技术介绍
[0002]滑坡是指斜坡上的土体或者岩体,受河流冲刷、地下水活动、雨水浸泡、地震及人工切坡等因素影响,在重力作用下,沿着一定的软弱面或者软弱带,整体地或者分散地顺坡向下滑动的自然现象。运动的岩(土)体称为变位体或滑移体,未移动的下伏岩(土)体称为滑床。
[0003]在现有技术中,遥感技术在滑坡调查监测中发挥了重要的作用,大大减低了滑坡调查监测的成本,尤其在山高坡陡,丛林茂密、人工监测难度大的山区有着不可替代的作用。基于人工智能技术,利用多源光学遥感和雷达信息,实现大范围、高精度的滑坡识别是目前滑坡灾害风险评价的主要研究方向之一。
[0004]但是,现有技术仍存在下述缺陷:(1)传统的野外滑坡调查方法和群测群防的灾害防治手段对滑坡监测和识别能力不足,(2)且现有地质灾害调查技术限制,地质灾害调查费时费力,导致研究区的历史滑坡编录成果存在时间和空间上的局限性。(3)在多植被覆盖的南方地区 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种区域滑坡识别方法,其特征在于,所述方法包括:获取待识别区域的第一图像数据组,并对所述第一图像数据组进行信息提取,从而获取第一图像信息组;将所述第一图像信息组输入预设的滑坡识别模型,从而获得所述待识别区域的识别结果;所述滑坡识别模型为ENVINeT5网络,所述ENVINeT5网络包括上采样部分、下采样部分以及跳跃连接部分,并采用预设的第一交叉熵函数作为损失函数。2.根据权利要求1所述的区域滑坡识别方法,其特征在于,在获取待识别区域的第一图像数据组,并对所述第一图像数据组进行信息提取,从而获取第一图像信息组之前,所述区域滑坡识别方法还包括:获取预设的第一编录数据以及第一遥感数据,并根据所述第一编录数据和所述第一遥感数据,创建滑坡样本数据组;根据所述滑坡样本数据组以及预设的滑坡识别指标,构建滑坡识别特征数据集;所述滑坡识别特征数据集包括多光谱影响特征、纹理特征、指数特征、地形特征以及形变特征;通过预设的随机化参数实验以及预设的精度评价方法,根据所述滑坡识别特征数据集以及预设的深度学习模型,获得最优模型训练参数组以及对应的滑坡识别模型。3.根据权利要求2所述的区域滑坡识别方法,其特征在于,将所述第一图像信息组输入预设的滑坡识别模型,从而获得所述待识别区域的识别结果,具体包括:根据预设的滑坡识别模型获取滑坡类激活栅格;将所述第一图像信息组输入滑坡类激活栅格,根据预设的激活概率阈值,识别第一图像数据组中对应的第一滑坡区域,并将第一滑坡区域作为识别结果输出。4.根据权利要求3所述的区域滑坡识别方法,其特征在于,通过预设的随机化参数实验以及预设的精度评价方法,根据所述滑坡识别特征数据集以及预设的深度学习模型,获得最优模型训练参数组以及对应的滑坡识别模型,具体包括:初始化预设的ENVINet5模型,并对所述ENVINet5模型进行设置,从而获得第一训练模型;根据所述滑坡识别特征数据集,对所述第一训练模型进行训练实验,从而获得多组训练参数组以及对应的评估数据组;根据所述评估数据组,筛选出模型精度最高时所对应的最优模型训练参数组以及对应的滑坡识别模型...
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