人工智能在滑坡与崩岗影像识别的研究进展

摘要：

总结近年来遥感分析技术、机器学习及深度学习的传统方法,分析人工智能中深度学习算法应用于滑坡、崩岗信息提取与识别的优势;通过方案对比与实验分析发现,样本采集数量、数据标注质量、崩岗特征提取方式等极大地限制了崩岗智能识别的精度与泛化性.未来将进一步探究多源数据融合与特征提取优化方法;探索基于迁移学习的崩岗多任务识别方法;并结合遥感影像的崩岗变化检测技术,实现对崩岗的准确识别和动态分析.

关键词：智能识别、深度学习、滑坡影像、崩岗影像、目标检测

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：福建省财政厅科技项目LX-2024-HX-011

在线出版日期：2024-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：46-54