迁移学习支持下的高分影像山地滑坡灾害解译模型

发布时间：2017-08-26 14:05

  本文关键词：迁移学习支持下的高分影像山地滑坡灾害解译模型

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【摘要】：无人机低空遥感是近年来新兴的一种快速获取灾情信息的手段,如何利用无人机高分影像构建滑坡灾害解译模型是实现快速自动解译滑坡的关键。针对该问题,对比了多种影像特征提取方法,将迁移学习(TL)特征和支持向量机(SVM)引入到构建滑坡灾害自动解译模型中,提出了一种TL支持下的高分影像滑坡灾害解译模型。选取5·12汶川地震及4·20芦山地震系列无人机影像构建了滑坡灾害样本库并进行了实验,TL特征方法整体分类准确度ACC为95%,ROC达到0.98,识别准确率达到97%。结果表明,所提方法可用于高分影像滑坡自动解译,同时可用于大面积高分影像中快速山地滑坡灾害定位及检测。
【作者单位】： 西南交通大学地球科学与环境工程学院;成都理工大学国土资源部地学空间信息技术重点实验室;
【关键词】： 山地滑坡 迁移学习 无人机影像 自动解译 灾害检测
【基金】：国家“十二五”科技支撑计划项目(2014BAL01B04) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(2682013ZT26) 2014基础测绘科技计划项目 国土资源部地学空间信息技术重点实验室开放基金项目(KLGSIT2015-03) 四川省应急测绘与防灾减灾工程技术研究中心开放基金
【分类号】：P237;P642.22
【正文快照】： 强震后通常会出现大量的滑坡(称作地震滑坡),造成破坏性极强的灾害[1]。2008年Ms 8.0汶川地震共发生5万余处滑坡,导致约2万人死亡,约占地震死亡人员总数的1/4[2];2005年Kashmir Mw 7.6地震中,2.55万人死于地震滑坡[3];滑坡除直接摧毁建筑物外,还会产生堰塞湖、阻断交通等;而且

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本文编号：741821