基于深度學(xué)習(xí)的泥石流孕災(zāi)區(qū)域識(shí)別

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摘要：針對(duì)目前基于遙感影像技術(shù)的泥石流孕災(zāi)區(qū)識(shí)別自動(dòng)化較低、對(duì)全局特征表征有限等問(wèn)題，該文提出了基于AlexNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泥石流孕災(zāi)區(qū)識(shí)別方法?；谠颇细咴絽^(qū)DEM數(shù)據(jù)，利用區(qū)域生長(zhǎng)算法對(duì)泥石流孕災(zāi)溝谷實(shí)現(xiàn)對(duì)象識(shí)別、分割和驗(yàn)證。在對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)后，通過(guò)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)設(shè)定和數(shù)據(jù)類(lèi)別確定，進(jìn)而對(duì)泥石流孕災(zāi)溝谷的全局特征進(jìn)行有效學(xué)習(xí)，并實(shí)現(xiàn)了對(duì)溝谷發(fā)生泥石流次數(shù)的準(zhǔn)確分類(lèi)。（剩余3198字）