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公开(公告)号：CN117636071A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410074057.X
申请日：2024-01-18
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/126
Abstract: 本发明公布一种基于多源数据的深度学习泥石流易感性评估方法。其中，对于输入数据的泥石流影响因子数据，首先通过因子共线性分析和重要性分析，输出区域内关键泥石流影响因子数据，再通过基于深度学习的特征提取网络分别提取关键泥石流影响因子和遥感影像的特征，并基于特征级融合策略融合特征，最后对区域的泥石流易感性进行评估并绘制区域的泥石流易感性分布图。在灾害防治工作中，泥石流易感性评估能够提供快速支持。相对于现有的泥石流易感性评估方法，本发明方法有效地提高了评估的准确率和效率，并降低了日常评估的时间。涉及灾害评估领域，可应用于区域泥石流灾害预防与治理。
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