【論文推薦】深度學習賦能地質災害分析：數據、模型、應用與機遇（用于地質災害分析的深度學習：數據源）

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2021·Earth-Science Reviews·https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2021.103858
中國地質大學（北京）工程技術學院

深度學習賦能地質災害分析：數據、模型、應用與機遇

2. 深度學習驅動地質災害分析：數據源體系

當前地質災害深度學習分析數據源呈現多源異構特性，主要涵蓋以下六類：野外調查、無人機平臺、航空平臺、衛星平臺、原位監測系統及地震反射數據。

2.1 野外調查

重大災變事件發生后，為獲取災害視覺特征等關鍵信息，常采用人工主導的野外實地調查。該方法通過現場觀測記錄滑坡、泥石流等災害的表觀形態與演化特征，評估其局地影響范圍，為災害機理研究提供不可替代的實地數據支撐[1]。

2.2 無人機（UAV）平臺

無人機憑借高時空分辨率、低成本、靈活作業等優勢，已成為大范圍災損區域快速巡查與精細化分析的核心工具[2-3]。通過集成熱紅外、多光譜及高光譜傳感器，無人機可在災后快速獲取多模態影像數據，支持**地質災害三維重建與動態監測[**4-5]。

2.3 航空攝影

航空影像解譯仍是地質災害識別與制圖的基礎性技術手段，其優勢在于數據獲取成本低、解譯工具（如立體鏡）操作簡便。標準航空影像幅面為21 cm × 21 cm，比例尺介于1:5000至1:70000，可實現大范圍災害區域全覆蓋[6-7]。

航空影像蘊含豐富的地表形態（地形起伏、色彩、紋理等）特征，適用于機器學習驅動的災害影像識別與分類。結合計算機輔助立體視覺技術，可通過側向與航向重疊影像生成立體航空影像，顯著提升斜坡類地質災害（如滑坡）的邊界識別精度，為災害編目數據庫構建提供數據基底[8-9]。

關鍵術語解析

• 多模態影像：融合可見光、熱紅外、多/高光譜等多波段傳感器數據
• 立體視覺技術：基于視差原理實現三維地形重建的核心方法
• 災害編目數據庫：系統記錄災害空間分布、規模參數等屬性的結構化數據集

[參考文獻]
[1] Guzzetti et al., 2012; [2] Colomina & Molina, 2014; [3] James & Robson, 2012; [4] Giordan et al., 2018; [5] Rossi et al., 2018; [6] Keefer, 2002; [7] Malamud et al., 2004; [8] Nichol et al., 2006; [9] Harp et al., 2011