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基于深度学习震后高分辨率影像的滑坡自动化提取研究
文献摘要：
为实现快速自动化滑坡提取,本文中提出一种面向对象的滑坡智能提取方法,以震后亚米级高分辨率遥感影像中的地物对象作为分析单元,利用深度学习进行滑坡提取.在2014年8月3日鲁甸MS6.5地震与2017年8月8日九寨沟MS7.0地震震后滑坡提取实验中,对区域的总体分类精度达到98％,Kappa系数达到81％,能够进行快速的震后滑坡自动化提取,并且精度能够满足应用需求.
文献关键词：
高分辨率影像;地震滑坡;面向对象的影像分析;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
张萌;刘军;王琳;李世杰
作者机构：
贵州省地震局,贵州 贵阳550001;中国地震应急搜救中心,北京100049
文献出处：
引用格式：
[1]张萌;刘军;王琳;李世杰-.基于深度学习震后高分辨率影像的滑坡自动化提取研究)[J].内陆地震,2022(04):303-311
A类：
B类：
震后,高分辨率影像,自动化提取,快速自动化,滑坡提取,智能提取,亚米级,高分辨率遥感影像,地物,鲁甸,MS6,九寨沟,MS7,震震,提取实验,分类精度,Kappa,应用需求,地震滑坡,面向对象的影像分析
AB值：
0.40317
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