使用深度学习的沿海岩石的新型绘图方法
Keitaro Yamada1,2, Daisuke Ishimura3,4, Naotaka Chikasada5
1Research Centre for Palaeoclimatology, Ritsumeikan University, Kusatsu, 525-8577, Japan. kei_yamada@sci.kj.yamagata-u.ac.jp.
这项研究引入了一种使用无人机和人工智能绘制沿海岩石的自动化方法,提高了分析海和暴风雨等过去洪水事件的速度和准确性.
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:
- 沿海巨石提供了关于过去的洪水事件的关键数据,例如海和风暴浪潮.
- 手动绘制岩石地图耗时且缺乏精度,限制了详细分析.
研究的目的:
- 开发和验证一种新的自动化方法,用于快速准确地绘制沿海巨石和计算体积.
- 提高在洪水事件期间对沿海巨石运输机制的理解.
主要方法:
- 无人机 (UAV) 的集成用于数据采集.
- 基于面具区域的卷积神经网络 (Mask R-CNN) 的应用,用于自动化岩石检测.
- 使用数字表面模型 (DSM) 来准确估计岩石体积.
主要成果:
- 在岩石检测和测量方面取得了高精度,F1得分为0.863.3.
- 与传统方法相比,使用DSM进行体积计算的准确性更高.
- 验证了日本冲绳石家庄岛的接近方式.
结论:
- 开发的自动化方法显著提高了沿海巨石测绘的速度和精度.
- 这种方法为研究过去的洪水事件和为沿海灾害应对提供信息提供了宝贵的工具.
- 建立了自动化地质绘图未来进步的基线.
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