典型文献
基于Faster R-CNN目标检测的滑坡隐患识别——以福贡县城区为例
文献摘要：
滑坡是我国地质灾害中占比最高的灾害类型,由此造成的财产损失和人员伤亡巨大,快速全面识别滑坡隐患区域对防灾减灾工作意义重大.基于高分一号影像,采用Faster R-CNN算法构建了滑坡隐患自动识别模型,利用AP(Average Precision)值对其准确度进行了评价,最终测试结果显示AP值达到了92.42％;以福贡县城区为研究对象,分别采用基于Faster R-CNN和面向对象的滑坡隐患识别方法对该区域进行了滑坡隐患识别,结果表明:前者共识别出隐患点193处,正确解译176个,正确率为91.19％;后者共识别出245个滑坡隐患点,正确解译201个,正确率为82.04％;可见,基于Faster R-CNN的滑坡隐患识别方法的准确度高,其对地处高位、交通不便、隐蔽性强的滑坡隐患排查具有重要的指导意义.该方法虽对地表特征明显的滑坡具有较高的识别率,但对形态不完整、变形迹象不明显的滑坡难以识别,因此未来可考虑将其与InSAR、LiDAR技术相结合,通过综合研判进一步提高滑坡隐患识别的准确度.
文献关键词：
滑坡隐患识别;地质灾害;识别方法;Faster R-CNN;光学遥感;高分辨率;遥感影像;目标检测
中图分类号：
作者姓名：
简小婷;赵康;左小清;朱琪;朱文
作者机构：
昆明理工大学国土资源工程学院,云南昆明 650093;云南省基础地理信息中心,云南昆明 650034
文献出处：
引用格式：
[1]简小婷;赵康;左小清;朱琪;朱文-.基于Faster R-CNN目标检测的滑坡隐患识别——以福贡县城区为例)[J].化工矿物与加工,2022(12):19-24,29
A类：
B类：
Faster,目标检测,滑坡隐患识别,福贡县,县城,地质灾害,灾害类型,财产损失,人员伤亡,防灾减灾,工作意义,高分一号,自动识别,识别模型,AP,Average,Precision,面向对象,解译,交通不便,隐蔽性,隐患排查,识别率,形迹,迹象,可考,InSAR,LiDAR,技术相结合,综合研判,光学遥感,遥感影像
AB值：
0.259135
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