28、基于深度卷积神经网络的滑坡分类研究

基于深度卷积神经网络的滑坡分类研究

1. 引言

滑坡是一种极具破坏力的自然灾害，会对生命和经济造成重大损失。因此，对滑坡进行早期分析和分类至关重要。近年来，机器学习和深度学习技术的进步使得处理大量数据以训练分类和回归模型成为可能。在滑坡研究领域，深度学习技术得到了广泛应用，许多情况下，深度学习算法在准确性方面优于传统机器学习算法。本文提出了一种基于深度卷积神经网络（DCNN）的滑坡分类方法，并与多个基准算法进行了比较。

2. 相关研究

在过去几年中，机器学习和地理信息系统的显著进展促进了对类似滑坡灾害的检测。已经提出了各种用于滑坡预防、检测和分类的模型和算法，这些对决策者减轻社会和经济损失非常有用。传统的实地调查方法在滑坡检测和测绘中存在访问困难和效率低下的问题，而计算机解释技术则提高了滑坡检测的有效性和精度。

计算机解释技术可分为基于统计和启发式方法两类。基于统计的方法包括证据权重、逻辑回归和层次分析法等，可作为新方法的基准。启发式或机器学习方法则通过比较滑坡和非滑坡特征关系来构建模型。以下是一些使用机器学习方法进行滑坡研究的示例：
| 参考文献 | 模型 | 目标 |
| — | — | — |
| (Tang et al., 2022) | 随机森林 | 滑坡易发性制图 |
| (Hussain et al., 2022) | CNN | 滑坡检测 |
| (Al - Najjar et al., 2019) | 逻辑回归 | 滑坡易发性制图 |
| (Kim et al., 2018) | 决策树 | 滑坡易发性制图 |
| (Nguyen et al., 2017) | KNN