원격 감지 이미지를 기반으로 한 산사태의 심층 학습 인식 발전

지구 온난화와 강우량 증가의 배경 속에서 산사태의 위험과 잠재적 위험이 증가하고 있습니다. 산사태 재해 예방 및 감소를 위해 신속한 산사태 목록 생성은 매우 중요합니다. 심층 학습은 깊은 모델 구조, 높은 효율성 및 높은 정확성 측면에서의 장점으로 인해 산사태 식별에 널리 적용되고 있습니다. 이 기사는 먼저 심층 학습 기술 및 그 기본 원리에 대한 개요와 현재의 산사태 원격 감지 데이터베이스의 상태를 제공합니다. 그런 다음, AlexNet, ResNet, YOLO, Mask R-CNN, U-Net, Transformer, EfficientNet, DeeplabV3+ 및 PSPNet과 같은 전통적인 산사태 심층 학습 인식 모델을 소개하고 각 모델의 장점과 한계를 광범위하게 분석합니다. 마지막으로, 산사태 식별에서 심층 학습의 현재 제약을 요약하고, 산사태 식별에서 심층 학습의 발전 방향을 분석했습니다. 이 기사의 목적은 산사태 재해 예방 및 완화와 재난 후 구조 작업을 위한 학술적 참고문헌을 제공하기 위해 산사태 식별 연구의 심화 발전을 촉진하는 것입니다. 연구 결과는 심층 학습 방법이 자동 산사태 인식에서 높은 효율성과 정확성을 가진 특성을 띠고 있으며, 향후 산사태 인식에서 신흥 심층 학습 모델의 개발에 더 많은 관심을 기울여야 한다고 시사합니다.