【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及群发性滑坡灾害分析，具体为基于低空无人机遥感的群发性滑坡灾害体积快速提取方法。
技术介绍
1、群发性滑坡是指在一定时间内或特定天气条件下，某一地区发生的多个滑坡事件。这种滑坡往往发生在相互邻近或相连的区域，可能由相同的诱因(如强降雨、地震)引发，导致广泛区域内的多次滑坡现象。
2、群发性滑坡作为一种非常严重的自然灾害，在山体结构中频繁发生。由于山体本身就具有复杂的地质结构，如断层以及裂缝等，再加上强降雨、植被的损失以及人为活动等，使得山体的群发性滑坡发生的概率增加；当山体发生群发性滑坡时会给道路、桥梁以及水资源等带来破坏；尤其，当山体的群发性灾害特别严重时，会对周围的人们住房以及生命安全也带来严重威胁；因此，对山体的群发性滑坡灾害的研究和分析是十分有必要的。
3、传统的对山体的群发性滑坡灾害的研究主要依靠工作人员进行实地的考察，收集相关的数据进行分析；而这种方法存在很大的弊端；例如，在进行实地考察过程中，山体会发生再次滑坡，使工作人员的生命安全得不到保障；此外，在数据采集过程中由于山体滑坡是一个动态...
【技术保护点】
1.基于低空无人机遥感的群发性滑坡灾害体积快速提取方法，其特征在于，包括：利用低空无人机获取高分辨率的影像数据；对所述影像数据进行预处理，得到标准影像数据；利用所述标准影像数据生成山体数字表面模型；训练群发性滑坡识别模型；输入目标山体的遥感图像至训练后的所述群发性滑坡识别模型，得到所述目标山体的群发性滑坡灾害识别区域；利用所述山体数字表面模型对所述群发性滑坡灾害区域进行滑坡体积计算，得到所述目标山体的滑坡体积结果；其中，所述滑坡体积结果的计算步骤包括：
2.根据权利要求1所述的基于低空无人机遥感的群发性滑坡灾害体积快速提取方法，其特征在于，所述预处理包括：...
【技术特征摘要】
1.基于低空无人机遥感的群发性滑坡灾害体积快速提取方法，其特征在于，包括：利用低空无人机获取高分辨率的影像数据；对所述影像数据进行预处理，得到标准影像数据；利用所述标准影像数据生成山体数字表面模型；训练群发性滑坡识别模型；输入目标山体的遥感图像至训练后的所述群发性滑坡识别模型，得到所述目标山体的群发性滑坡灾害识别区域；利用所述山体数字表面模型对所述群发性滑坡灾害区域进行滑坡体积计算，得到所述目标山体的滑坡体积结果；其中，所述滑坡体积结果的计算步骤包括：
2.根据权利要求1所述的基于低空无人机遥感的群发性滑坡灾害体积快速提取方法，其特征在于，所述预处理包括：对所述影像数据进行几何校正，得到几何校正影像数据；对所述几何校正影像数据进行大气校正，得到大气校正影像数据；去除所述大气校正影像数据中云层和阴影，得到去影像数据；对所述去影像数据进行影像镶嵌和拼接，得到完整影像数据；对所述完整影像数据进行分辨增强，得到所述标准影像数据。
3.根据权利要求1所述的基于低空无人机遥感的群发性滑坡灾害体积快速提取方法，其特征在于，所述山体数字表面模型的生成过程包括：对所述标准影像数据进行特征提取，分别得到地物信息和山体特征；利用所述地物信息和所述山体特征生成初始数字高程模型；对所述初始数字高程模型进行栅格化，转化为指定格式的栅格数据；利用所述栅格数据建立三维点云；其中，所述三维点云包括地表上的离散点数据，每个点都有空间坐标和相应的高程值；对所述三维点云进行插值处理，填补数据间的空间，得到连续高程数据；根据所述连续高程数据生成所述山体数字表面模型。
4.根据权利要求1所述的基于低空无人机遥感的群发性滑坡灾害体积快速提取方法，其特征在于，所述群发性滑坡识别模型的训练过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于低空无人机遥感的群发性滑坡灾害体积快速提取方法，其特征在于，所述山体滑坡识别模块包括：第一识别分支、第二识别分支和第三识别分支；其中，所述第一识别分支用于对所述第三融合特征图进行识别，得到第一识别结果；所述第二识别分支用于对所述第二融合特征图进行识别，得到第二识别结果；所述第三识别分支用于对所述第一融合特征图进行识别，得到第三识别结果；所述第一识别分支、所述第二识别分支和所述第三识别分支都包括：一个卷积层和动态滑坡特征注意力机制。
6.根据权利要求5所述的基于低空无人机遥感的群发性滑坡灾害体积快速提取方法，其特征在于，所述动态滑坡特征注意力机制包括：将融合特征图输入至卷积层后，得到卷积特征图；将所述卷积特征图输入至平均池化层，得到平均池化特征图；将所述平均池化特征图依次经过两个全连接层，得到全连接特征图；所述全连接特征图经归...
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