| 基于深度学习的滑坡监测与早期预警方法研究 |
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| 引用本文： | 顾华奇,陈皆红,李婷.基于深度学习的滑坡监测与早期预警方法研究[J].江西科学,2019,37(2). |
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| 作者姓名： | 顾华奇 陈皆红 李婷 |
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| 作者单位： | 江西省测绘地理信息工程技术研究中心,330209,南昌;江西省基础地理信息中心,330209,南昌;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,330022,南昌;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,330022,南昌 |
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| 基金项目： | 江西省重点研发计划项目;创新基金;国家科技支撑计划;国家自然科学基金;江西省教育厅项目;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 |
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| 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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| 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 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
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