基于改进DDRNet网络的遥感影像山体滑坡识别

山体滑坡是一种极具毁灭性的自然灾害,滑坡灾害识别和调查是预防灾害工作的重要基础。传统山体滑坡识别方法、识别精度和自动化程度均较低,为此,本文提出一种基于深度学习分割网络的山体滑坡识别算法。首先,使用双分辨率网络模型作为主干网络,然后在主干网络中添加卷积注意力机制模块,以增加模型对滑坡特征提取能力,最后在训练阶段添加辅助损失函数,以增加模型对滑坡特征拟合能力。实验表明:与常用的分割模型相比,准确率、召回率、F1得分和平均交并比均有5%左右提升,参数量下降2/3左右;表示所提模型具有较好的滑坡检测能力,可高效精确定位滑坡位置。