发明公开
- 专利标题: 基于改进样本的滑坡灾害遥感智能判识提取方法及系统
-
申请号: CN202411422780.9申请日: 2024-10-12
-
公开(公告)号: CN118941968A公开(公告)日: 2024-11-12
- 发明人: 韩用顺 , 方军 , 李同生 , 王艳军 , 邱卓婷 , 王璨 , 韦建超 , 陈亮晶 , 马开森 , 吴祺 , 刘雅畅
- 申请人: 湖南科技大学
- 申请人地址: 湖南省湘潭市雨湖区和平街道桃园路2号
- 专利权人: 湖南科技大学
- 当前专利权人: 湖南科技大学
- 当前专利权人地址: 湖南省湘潭市雨湖区和平街道桃园路2号
- 代理机构: 北京知艺互联知识产权代理有限公司
- 代理商 孙一方
- 主分类号: G06V20/10
- IPC分类号: G06V20/10 ; G06V10/44 ; G06V10/774 ; G06V10/82 ; G06N3/0464
摘要:
本发明公开了一种基于改进样本的滑坡灾害遥感智能判识提取方法及系统,属于地质灾害遥感判识领域,包括步骤:顾及高山峡谷区复杂背景下地表植被和流水地貌特征,提出二级分区方案,建立并形成分区分类样本库;建立顾及滑坡灾害发育演化特征、季节更替特征和空间视角姿态特征的差异性增强样本,改进了传统滑坡样本的单一性;基于FCN深度学习网络框架和训练指标参数值变化特征曲线,自动匹配迭代次数,达到最强收敛性,建立最佳多参数FCN模型进行滑坡灾害智能判识提取。本发明针对高山峡谷区滑坡灾害时空分布差异性,建立了差异性增强样本库和最佳多参数FCN滑坡判识模型,提高了滑坡灾害判识精度,为防灾减灾提供了科学可靠的参考依据。