【摘 要】
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探索遥感影像滑坡识别方法对于抢险应急指挥具有重要意义。传统的人工现场勘察速度慢、效率低，因此本文提出了一种基于深度学习的遥感影像滑坡识别方法。该方法首先基于毕节滑坡影像构建样本集，为了增强模型泛化能力，对训练集进行扩充增强并加入部分非滑坡数据，然后搭建U-Net深度学习模型并输入训练集进行训练。最后，利用测试集和北京市房山区、延庆区的两处实际滑坡区域对模型进行测试。实验结果表明，该方法要优于常规的
【基金项目】
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城市空间信息工程北京市重点实验室项目（20210213）； 北京市科技计划(Z181100005318003；
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探索遥感影像滑坡识别方法对于抢险应急指挥具有重要意义。传统的人工现场勘察速度慢、效率低，因此本文提出了一种基于深度学习的遥感影像滑坡识别方法。该方法首先基于毕节滑坡影像构建样本集，为了增强模型泛化能力，对训练集进行扩充增强并加入部分非滑坡数据，然后搭建U-Net深度学习模型并输入训练集进行训练。最后，利用测试集和北京市房山区、延庆区的两处实际滑坡区域对模型进行测试。实验结果表明，该方法要优于常规的数学形态学与SegNet模型方法，方法精度较高，能够实现影像滑坡区域的有效识别。
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