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基于Transformer的同震滑坡识别方法研究
ID：3850
View Protection：PRIVATE
Updated Time：2023-04-20 22:19:56
Hits：2256
Oral Presentation
Start Time：2023-05-07 16:36（Asia/Shanghai）
Duration：8min
Session：3A 3A、地质灾害与工程地质 »
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Abstract
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。
Keywords
滑坡识别,深度学习,Transformer
Speaker
唐小川
成都理工大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 05
2023
toMay 08
2023
-
Mar 31 2023
Draft paper submission deadline
-
May 25 2023
Registration deadline
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