[口头报告]基于Transformer的同震滑坡识别方法研究

基于Transformer的同震滑坡识别方法研究
编号：3850 稿件编号：3477 访问权限：私有 更新：2023-04-20 22:19:56 浏览：186次 口头报告

报告开始：2023年05月07日 16:36 （Asia/Shanghai）

报告时间：8min

所在会议：[3A] 3A、地质灾害与工程地质 » [3A-3] 3A-3 地质灾害与工程地质

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摘要
西部山区强震常诱发大量滑坡，造成严重的人员伤亡和财产损失，快速全面地识别同震滑坡对地震应急救援路有重要的参考意义。航空遥感技术在地震应急救援中的应用越来越广泛，但是航空遥感数据的分辨率高、数据量大，常用的卷积神经网络面临感受野小的问题。针对这一问题，本文提出利用Transformer神经网络快速识别地震诱发的滑坡。Transformer优势在于能够建模遥感图像中像元之间的高阶交互作用，具有比卷积神经网络更大的感受野。同时，Transformer也能够有效地利用遥感图像中的地理位置信息。实验结果表明，基于Transformer的滑坡识别模型优于卷积神经网络滑坡识别模型，具有更高的同震滑坡识别准确度，在九寨沟震区的同震滑坡识别精度高达95.6%。该方法已成功用于支持2022年9·5泸定地震的应急救援工作，取得了良好的社会效益。
关键字
滑坡识别,深度学习,Transformer
报告人
唐小川
成都理工大学

稿件作者
唐小川 成都理工大学
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