基于深度学习的滑坡监测与早期预警方法研究

• 作者: 李婷 陈皆红 顾华奇
• 来源期刊: 江西科学
• 关键词: 浅层滑坡 大数据分析 空间多源数据获取及融合 卷积神经网络模型 滑坡演变过程模拟
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 地球科学
• 页码范围: 209-213,281
• 页数: 6页
• 分类号: P642.22
• 语种: 中文
• DOI: 10.13990/j.issn1001-3679.2019.02.013

摘要

研究的浅层滑坡成灾机理及成灾模式分析、面向大数据分析的空间多源数据获取及融合、基于深度卷积神经网络模型的滑坡演变过程模拟、滑坡演化的定量评估模型和早期预警系统建设等4个有机部分,构成了一个从理论到方法再到应用的相对完整的技术主线.其中对浅层滑坡成灾机理及成灾模式分析为后三者的提供理论指导,面向大数据分析的空间多源数据获取及融合是基于深度卷积神经网络模型的滑坡演变过程模拟的数据基础,滑坡演化的定量评估模型和早期预警系统建设为技术路线的实现、验证与应用部分.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾华奇		23	15	2.0	3.0