基于地形特征融合的卷积神经网络滑坡识别

滑坡严重威胁着人民群众的生命财产安全。完整、准确的滑坡编录图是研究滑坡的重要资料。深度卷积神经网络方法由于众多优势而备受关注,然而卷积神经网络结构复杂,需要大量的训练样本,制约了其在滑坡制图上的发展。提出了融合地形特征的卷积神经网络建模方法。首先在遥感影像上叠加地形因子构建新的滑坡样本,然后设计提取并融合空间与光谱特征的轻量级卷积神经网络(FF-CNN),最后训练最优模型进行滑坡识别。在四川汶川地区进行的消融实验证明：在空间特征基础上融合光谱特征的FF-CNN模型滑坡识别评价指标F1分数和平均交并比(MIoU)分别提高0.020 2和0.014 4;在遥感影像上叠加地形因子后,FF-CNN模型滑坡识别评价指标F1分数和MIoU值分别提高0.066 4和0.048 2。在湖北省三峡库区和四川省都江堰市虹口乡的实验说明FF-CNN模型表现出较强的适用性和迁移能力,在滑坡识别上具有较大潜力。