基于迁移学习的无人机高分影像地震泥石流信息检测

• 作者: 李永树 王洪蜀 郭加伟 鲁恒
• 来源期刊: 地震研究
• 关键词: 地震 泥石流 无人机高分影像 迁移学习 信息检测
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 无人机应用
• 页码范围: 180-185
• 页数: 6页
• 分类号: P315.9|P642.23
• 语种: 中文

摘要

地震后经常会引发大量的泥石流灾害(称作地震泥石流),容易造成极大的破坏,无人机低空遥感技术以其便捷、时效性强等特点成为一种快速获取灾害信息的手段,但其影像的光谱信息较为缺乏,较难准确地检测地震泥石流灾害信息.针对以上问题,提出了一种基于迁移学习机制地震泥石流检测方法,该方法在已构建地震泥石流灾害样本库的基础上,将卷积神经网络训练得到的特征迁移到地震泥石流灾害信息检测中,完成地震泥石流灾害信息的自动检测,并将面向对象的地震泥石流灾害信息检测结果与迁移学习支持下的检测结果进行了对比与分析.结果表明:基于迁移学习的地震泥石流灾害信息检测结果在精度上稍优于面向对象的地震泥石流灾害信息检测结果,且前者在保持地震泥石流的平滑性和完整性上要优于后者.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李永树	西南交通大学地球科学与环境工程学院	217	2697	27.0	40.0
2	鲁恒	四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室	11	70	3.0	8.0
6	郭加伟	西南交通大学地球科学与环境工程学院	10	36	4.0	5.0
10	王洪蜀	四川水利职业技术学院测绘工程系	3	5	2.0	2.0