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申请/专利权人：武汉三和光电子技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于遥感卫星图像的滑坡识别方法、装置及程序产品，本发明构建有滑坡识别模型，其中，该模型是以若干样本遥感卫星图像为输入，各个样本遥感卫星图像对应的滑坡范围标记图像为输出而训练得到的；如此，在实际使用时，只需将目标区域的遥感卫星图像输入至前述训练得到的滑坡识别模型中不断的进行特征提取以及融合，即可得到目标区域的滑坡范围标记图像；最后，基于目标区域的滑坡范围标记图像，则可得出目标区域的滑坡识别结果；如此，相比于传统技术，本发明基于遥感卫星图像，并结合神经网络模型来进行滑坡识别，不仅提高了识别效率，降低了人员工作量，且还增大了监测范围以及降低了成本。

主权项：1.一种基于遥感卫星图像的滑坡识别方法，其特征在于，包括：获取目标区域的遥感卫星图像；将所述目标区域的遥感卫星图像输入至滑坡识别模型中进行滑坡识别处理，得到所述目标区域的滑坡范围标记图像，以基于所述滑坡范围标记图像，得出所述目标区域的滑坡识别结果，其中，所述滑坡识别模型是以若干样本遥感卫星图像为输入，各个样本遥感卫星图像对应的滑坡范围标记图像为输出而训练得到的；所述滑坡识别模型包括依次连接的十二个特征提取模块，其中，十二个特征提取模块中的第六个特征提取模块与第七个特征提取模块之间设置有第一特征融合模块，十二个特征提取模块中的第八个特征提取模块与第九个特征提取模块之间设置有第二特征融合模块，十二个特征提取模块中的第十个特征提取模块与第十一个特征提取模块之间设置有第三特征融合模块，且十二个特征提取模块中的第十一个特征提取模块与第十二个特征提取模块之间设置有第四特征融合模块；十二个特征提取模块中的第五个特征提取模块和第六个特征提取模块的输出端连接所述第一特征融合模块的输入端，十二个特征提取模块中的第三个特征提取模块和第八个特征提取模块的输出端连接所述第二特征融合模块的输入端，十二个特征提取模块中的第一个特征提取模块和第十个特征提取模块的输出端连接所述第三特征融合模块的输入端，且所述第四特征融合模块的输入端连接所述第十一个特征提取模块的输出端和所述滑坡识别模型的输入端；其中，当所述遥感卫星图像输入至所述滑坡识别模型后，所述第十二个特征提取模块用于对所述第四特征融合模块输出的特征图进行特征提取处理，得到所述目标区域的滑坡特征图，并基于所述滑坡特征图，得出所述目标区域的滑坡范围标记图像；所述第一个特征提取模块和所述第十二个特征提取模块均包括三个依次连接的特征提取单元，所述第三个特征提取模块和所述第五个特征提取模块均包括五个依次连接的特征提取单元，所述第六个特征提取模块包括四个依次连接的特征提取单元，所述第七个特征提取模块、第九个特征提取模块和第十一个特征提取模块均包括六个依次连接的特征提取单元；任一特征提取单元包括：第一二维卷积层、第一激活层和第一归一化层，其中，所述第一二维卷积层的输出端连接所述第一激活层的输入端，所述第一激活层的输出端连接所述第一归一化层的输入端，且所述第一归一化层的输出端作为所述任一特征提取单元的输出端；所述第一二维卷积层的卷积核大小为3×3，所述第一激活层中的激活函数采用RELU函数；十二个特征提取模块中的第二个特征提取模块和第四个特征提取模块的结构相同，且包括第二二维卷积层、第二激活层和二维最大池化层；所述第二二维卷积层的输出端连接所述第二激活层的输入端，其中，所述第二激活层的输出端连接所述二维最大池化层的输入端，且所述二维最大池化层的输出端作为所述第二个特征提取模块和所述第四个特征提取模块的输出端；所述第二二维卷积层的卷积核大小为3×3，所述第二激活层中的激活函数采用RELU函数，且所述二维最大池化层中的池化窗口的尺寸为2×2；所述第八个特征提取模块包括4个依次连接的上采样特征单元，所述第十个特征提取模块包括8个依次连接的上采样特征单元，且任一上采样特征单元均包括二维逆卷积层、第三二维卷积层、第三激活层和第三归一化层；所述二维逆卷积层的输出端连接所述第三二维卷积层的输入端，所述第三二维卷积层的输出端连接第三激活层的输入端，其中，所述第三激活层的输出端连接所述第三归一化层的输入端，且所述第三归一化层的输出端，作为所述任一上采样特征单元的输出端。

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