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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明涉及地质灾害监测领域，提供了一种滑坡识别方法、设备及存储介质，方法如下：获取待监测区域的SAR影像数据，并进行预处理，得到年平均形变速率结果；根据年平均形变速率分布，借助三维地形图和多时相光学影像，识别慢速滑坡；获取待监测区域的高分光学遥感影像，进行预处理，获取快速滑坡的光学特征，并依据光学特征建立滑坡样本数据集，同时完成数据增广；将滑坡样本数据集输入预先构建的深度学习神经网络模型中训练，对测试集进行预测，获得训练好的模型；利用训练好的模型自动提取快速滑坡；将提取到的慢速滑坡与快速滑坡进行整合，得到区域滑坡的识别结果。本发明对不同类型滑坡进行全面有效识别，提升滑坡识别的准确性。
主权项：1.一种滑坡识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：获取待监测区域的SAR影像数据，并进行预处理，得到年平均形变速率结果；S2：根据年平均形变速率分布，借助三维地形图和多时相光学影像，识别慢速滑坡；S3：获取待监测区域的高分光学遥感影像，进行预处理，获取快速滑坡的光学特征，并依据光学特征建立滑坡样本数据集，同时完成数据增广；S4：将滑坡样本数据集输入预先构建的深度学习神经网络模型中训练，对测试集进行预测，获得训练好的模型；S5：利用训练好的模型自动提取快速滑坡；将提取到的慢速滑坡与快速滑坡进行整合，得到区域滑坡的识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种滑坡识别方法、设备及存储介质
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