基于改進(jìn)的DeepLabV3+算法滑坡識別

摘要： 受地形、地貌、植被等因素的影響，滑坡的形態(tài)及光譜特性往往差異較大，因此，基于光譜、形狀的分類識別方法很難準(zhǔn)確地提取出滑坡信息。深度學(xué)習(xí)方法通過樣本訓(xùn)練自主提取目標(biāo)對象的特征，避開了人工構(gòu)建特征的主觀性，能夠形成目標(biāo)對象更加抽象、穩(wěn)定的特征，極大地提升了識別精度。DeepLabV3+是基于深度學(xué)習(xí)方法的語義分割模型，它將影像分割與目標(biāo)識別進(jìn)行融合，在識別目標(biāo)的同時能夠有效地將目標(biāo)...