【摘 要】
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近些年我国发生了多次对社会造成严重危害的地质灾害,如地震、滑坡等,但现场灾情检测与快速分析能力却仍然不足,技术保障不够。为此,国家提出“应急测绘”布局,其中提出对灾情现场快速分析技术的明确需求,这也促进了遥感地质灾害目标快速检测技术的发展。此处的“地质灾害目标”是本文对滑坡、泥石流等地质灾害现象以及地震造成的坍塌房屋等灾损物体的统称。近年来,深度学习的飞速发展使得其在遥感领域的应用研究逐步深入,基
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近些年我国发生了多次对社会造成严重危害的地质灾害,如地震、滑坡等,但现场灾情检测与快速分析能力却仍然不足,技术保障不够。为此,国家提出“应急测绘”布局,其中提出对灾情现场快速分析技术的明确需求,这也促进了遥感地质灾害目标快速检测技术的发展。此处的“地质灾害目标”是本文对滑坡、泥石流等地质灾害现象以及地震造成的坍塌房屋等灾损物体的统称。近年来,深度学习的飞速发展使得其在遥感领域的应用研究逐步深入,基于深度学习方法快速分析遥感影像的研究成果也逐渐增加。目标检测是遥感影像分析中的关键一环,而传统方法难以满足应急测绘在时效性和普适性上的迫切需求。因此,本文基于深度学习中的卷积神经网络方法对地质灾害目标的快速检测展开研究,针对缺乏公开数据集、直接微调现有网络的训练效果不佳等问题提出了一系列实验方案。目的是为目标检测算法的研究提供数据,并为基于卷积神经网络的灾害目标快速检测开展基础试验研究,以便于后续为应急救援和防灾减灾系统的搭建服务。具体来说,本文的主要研究工作及初步成果如下:（1）针对目前公开的地质灾害目标检测数据集极度缺乏的情况,本文标注并制作了无人机影像地质灾害目标数据集。论文收集了约7千张发生地质灾害地区的高分辨率无人机影像,选用其中最具代表性的1062张影像,标注三类典型地质灾害目标样本,即坍塌房屋、滑坡体、泥石流,共包含16,535个样本标签,并将此数据集命名为DED-1。同时,本文对DED-1的格式、标签制作的特殊性以及数据集本身的特点进行了较为详细的介绍。（2）基于主流卷积神经网络的调参训练及检测结果的对比分析。选定五种主流的深度卷积神经网络模型,在本文制作的地质灾害目标数据集上进行训练和测试,对网络性能进行定性及定量分析,验证数据集的可用性以及不同网络模型的适用性。实验表明,通过DED-1训练的模型能较好地检测到影像中的地质灾害目标,检测耗时少,目标分类及定位效果良好。存在少量漏检且精度偏低问题,本文从灾害目标的特殊性和模型的适用程度对此进行分析,并针对存在的问题讨论数据集制作和网络模型的优化空间。（3）针对DED-1数据集的目标检测模型策略调优和改进。由于直接微调现有网络还存在一些漏检问题,因此本文针对DED-1数据集的特殊性,对目标检测模型进行策略上的调优和组合改进。所采用的策略包括数据增广,基于KMeans聚类算法改进Anchors初始尺寸,添加标签平滑以及使用更合适的学习率更新策略,并提出了两种新的学习率更新方式,效果均比默认的方法好。实验发现,将以上四种策略单独添加到模型中均能使检测精度有所提高,其中数据增广策略对精度提升的贡献最大。论文还对这些策略进行组合,经多策略联合后的模型检测精度提升了约17个百分点,最终精度基本满足应急检测的快速识别和宏观定位需求。本文还讨论了精度评价问题,寻找更适用于DED-1数据集的精度评价方式。论文的创新工作如下:（1）构建了一个典型地质灾害目标检测数据集,弥补该类数据集极度缺乏的现状,为开展地质灾害目标检测的研究提供基础数据。（2）基于多种策略调优方法改进了地质灾害目标的检测效果。目前关于多类地质灾害目标快速检测的研究极少,本文结合地质灾害数据的特点,选用多种经实验证明有效的优化策略,并设计了效果更好的学习率更新方法;最终使用多策略联合方式,进一步提高了地质灾害目标的检测精度。
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