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申请/专利权人：湖南科技大学
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。
主权项：1.一种基于改进样本的滑坡灾害遥感智能判识提取方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：顾及高山峡谷区地表植被和流水地貌特征，提出二级分区方案，二级分区包括稀林区和密林区，稀林区包括峡谷区、沟谷区、河谷区，建立并形成分区分类样本库；步骤S2：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；步骤S3：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，自动匹配合适迭代次数，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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南科技大学 基于改进样本的滑坡灾害遥感智能判识提取方法及系统
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