使用卫星图像和深度学习识别反复和持续的山体滑坡:对喜马拉雅的30年分析
Tzu-Hsin Karen Chen1, Mark E Kincey2, Nick J Rosser3
1Department of Urban Design and Planning, University of Washington, Seattle, WA, USA; Department of Environmental and Occupational Health Sciences, University of Washington, Seattle, WA, USA; Yale School of the Environment, Yale University, New Haven, CT, USA.
这项研究创建了第一个使用遥感的喜马拉雅山脉的多十年滑坡库存. 它揭示了大多数山体滑坡地区是持续的或重新激活的,而不是新的事件,突出显著的区域差异.
科学领域:
- 地质科学 地质科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 天然危害 天然危害
背景情况:
- 在喜马拉雅山脉,山体滑坡构成重大风险.
- 了解山体滑坡的复发和持续性对于危险评估至关重要.
研究的目的:
- 开发使用遥感的喜马拉雅山脉的多十年滑坡库存.
- 识别和分析持久和反复发生的山体滑坡模式.
主要方法:
- 利用免费的卫星数据 (Landsat,夜间灯) 和数字海拔模型.
- 采用卷积神经网络 (CNN) 模型进行滑坡划分.
- 创建了一个覆盖1992年至2021年的山体滑坡库存.
主要成果:
- 绘制了超过265,000场高准确度的山体滑坡 (83%的地图区域,94%的报道事件).
- 发现每年仅有14%的山体滑坡区域是新的事件;55-83%是持久的,3-24%重新激活.
- 在喜马拉雅山脉的山体滑坡持续性和恢复时间中发现了显著的区域差异.
结论:
- 滑坡的持续性和复发性是喜马拉雅地区的主导特征,受地形和人类/环境因素的影响.
- 开发的库存为了解长期滑坡动态提供了宝贵的资源.
- 斜率和高度是控制滑坡持续性和复发性的关键因素.
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