基于深度学习的滑坡监测与早期预警方法研究

论文摘要

研究的浅层滑坡成灾机理及成灾模式分析、面向大数据分析的空间多源数据获取及融合、基于深度卷积神经网络模型的滑坡演变过程模拟、滑坡演化的定量评估模型和早期预警系统建设等4个有机部分,构成了一个从理论到方法再到应用的相对完整的技术主线。其中对浅层滑坡成灾机理及成灾模式分析为后三者的提供理论指导,面向大数据分析的空间多源数据获取及融合是基于深度卷积神经网络模型的滑坡演变过程模拟的数据基础,滑坡演化的定量评估模型和早期预警系统建设为技术路线的实现、验证与应用部分。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 顾华奇,陈皆红,李婷

关键词: 浅层滑坡,大数据分析,空间多源数据获取及融合,卷积神经网络模型,滑坡演变过程模拟

来源: 江西科学 2019年02期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 地质学,工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 江西省基础地理信息中心,江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室地理与环境学院,江西师范大学江西省鄱阳湖综合治理与资源开发重点实验室

基金: 江西省重点研发计划项目(编号:20171BBG70094),江西省生态安全协同创新课题(编号:JXS-EW-012),国家科技支撑计划课题项目(编号:2015BAH50FO1),国家自然科学基金项目(编号:41761076),江西省教育厅项目(编号:GJJ160319),鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室(江西师范大学)开放基金资助项目(编号:PK2017007)

分类号: TP183;P642.22

DOI: 10.13990/j.issn1001-3679.2019.02.013

页码: 209-213+281

总页数: 6

文件大小: 618K

下载量: 650

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