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자연 재해는 지동 활동 또는 환경의 비정상적인 변화에 의해 발생하므로, 지질 재해는 환경과 인류 사회에 큰 피해를 입히는 경향이 있습니다. 최근 다양한 출처에서 수집된 지구 관측 ‘빅 데이터’의 양이 급격히 증가하고, 최첨단 데이터 분석 도구로서의 딥 러닝의 빠른 발전은 지질 재해 분석에서 새로운 진전을 가능하게 하였습니다. 이는 이러한 재해와 관련된 피해를 완화하는 궁극적인 목표를 가지고 있습니다. 본 논문은 지질 재해 분석을 위한 딥 러닝 활용의 발전 개요를 제공합니다. 첫째, 무인 항공기, 위성 플랫폼, 현장 모니터링 시스템과 같은 여섯 가지 일반적인 지구 관측 데이터 소스를 설명합니다. 둘째, 딥 러닝 배경과 합성곱 신경망 및 순환 신경망과 같은 여섯 가지 전형적인 딥 러닝 모델을 소개합니다. 셋째, 산사태, 이류, 낙석, 눈사태, 지진, 화산 등 여섯 가지 전형적인 지질 재해에 초점을 맞춰 지질 재해 분석을 위한 딥 러닝 응용을 검토하고, 일반적인 응용 패러다임을 요약합니다. 마지막으로, 지질 재해 분석을 위한 딥 러닝 모델의 적용에 대한 도전과 기회를 강조하여 관련 연구의 추가적인 영감을 주고자 합니다.
Ma et al. (Mon,)는 이 질문을 연구하였습니다.