在建州县基于InSAR和深度学习的潜在山体滑坡的识别
Xianwu Yang1,2,3, Dannuo Chen4, Yihang Dong4
1School of Geographic Sciences, Xinyang Normal University, Xinyang, 464000, China. xianwu82@163.com.
这项研究使用遥感和深度学习确定了江山县可能发生山体滑坡的地区. 该方法准确检测到76.92%的历史滑坡,有助于防灾工作.
科学领域:
- 地质科学 地质科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 滑坡灾害由于其频率,影响和破坏性而构成重大威胁.
- 准确及时地识别山体滑坡对于预防和减轻灾害至关重要.
研究的目的:
- 在青海省建州县划定潜在的山体滑坡易发生地区.
- 评估整合PS-InSAR,SBAS-InSAR和深度学习用于识别山体滑坡风险的有效性.
主要方法:
- 整合了持久散射干扰测试合成孔径雷达 (PS-InSAR) 和小基线子集干扰测试合成孔径雷达 (SBAS-InSAR) 技术.
- 使用谷歌地球图像和历史滑坡数据集的深度学习模型的应用.
- 对已识别的滑坡点的空间分布,斜率,高度和方向的分析.
主要成果:
- 在PS-InSAR和SBAS-InSAR之间观察到一致的表面速度趋势,验证了变形监测.
- 使用深度学习模型识别了56个潜在的滑坡点 (39个高风险,17个中等风险).
- 实现了76.92%的历史滑坡检测准确度,在特定的地形条件下观察到聚类.
结论:
- 综合遥感和深度学习方法可提供可靠的山体滑坡风险识别.
- 滑坡的形成受季节性降水,温度波动和特定地形因素的影响.
- 这种方法为大规模的表面变形监测和山体滑坡预警系统提供了强大的框架.
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