基于MultiU-EGANet模型的同震滑坡智能识别
张灿灿1
丁明涛2
申传庆3
李云龙1
李振洪4
余琛4
1.长安大学地质工程与测绘学院,陕西 西安 710054;长安大学地学与卫星大数据研究中心,陕西 西安 7100542.长安大学地质工程与测绘学院,陕西 西安 710054;长安大学地学与卫星大数据研究中心,陕西 西安 710054;黄土科学全国重点实验室,陕西 西安 710054;西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室,陕西 西安 710054;智慧地球重点实验室,北京 1000293.自然资源部陕西基础地理信息中心,陕西 西安 7100544.长安大学地质工程与测绘学院,陕西 西安 710054;长安大学地学与卫星大数据研究中心,陕西 西安 710054;黄土科学全国重点实验室,陕西 西安 710054;西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室,陕西 西安 710054
摘要：同震滑坡制图在应急救援和灾害评估中具有至关重要的作用.为更好进行滑坡识别,提出了一种新的改进模型——MultiU-EGANet.该模型以U-Net模型为基线模型,通过引入MultiRes模块,实现对不同尺度特征信息的提取;引入边缘引导注意力模块(edge-guided attention,EGA),通过拉普拉斯算子强化滑坡边界,从而提高模型对边界的分割精度;结合Dice loss和Focal loss构造复合损失函数,进一步增强模型的鲁棒性.基于九寨沟地区滑坡数据进行实验,结果表明改进模型相较于基线模型,滑坡识别精度得到了明显提升.此外,基于北海道地区滑坡数据进行模型对比实验,结果表明,所提出方法相较于其他现有模型在滑坡识别任务中表现更为优越,F1值分别提升了33.31%、5.45%、2.31%、2.18%.实验结果充分证明了所提出方法在同震滑坡识别中的有效性.
关键词：同震滑坡变化检测多尺度边缘引导工程地质
分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)
资助基金：国家自然科学基金(No.42374027)智慧地球重点实验室基金(No.KF2023YB04-01)浙江省尖兵领雁研发攻关计划项目(No.2023C03177)陕西省科技创新团队(No.2021TD-51)陕西省地学大数据与地质灾害防治创新团队(2022)
论文发表日期：2025-08-30
在线出版日期：2025-08-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：17( 3182-3198 )
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