【论文推荐】深度学习赋能地质灾害分析：数据、模型、应用与机遇（用于地质灾害分析的深度学习：数据源）

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2021·Earth-Science Reviews·https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2021.103858
中国地质大学（北京）工程技术学院

深度学习赋能地质灾害分析：数据、模型、应用与机遇

2. 深度学习驱动地质灾害分析：数据源体系

当前地质灾害深度学习分析数据源呈现多源异构特性，主要涵盖以下六类：野外调查、无人机平台、航空平台、卫星平台、原位监测系统及地震反射数据。

2.1 野外调查

重大灾变事件发生后，为获取灾害视觉特征等关键信息，常采用人工主导的野外实地调查。该方法通过现场观测记录滑坡、泥石流等灾害的表观形态与演化特征，评估其局地影响范围，为灾害机理研究提供不可替代的实地数据支撑[1]。

2.2 无人机（UAV）平台

无人机凭借高时空分辨率、低成本、灵活作业等优势，已成为大范围灾损区域快速巡查与精细化分析的核心工具[2-3]。通过集成热红外、多光谱及高光谱传感器，无人机可在灾后快速获取多模态影像数据，支持**地质灾害三维重建与动态监测[**4-5]。

2.3 航空摄影

航空影像解译仍是地质灾害识别与制图的基础性技术手段，其优势在于数据获取成本低、解译工具（如立体镜）操作简便。标准航空影像幅面为21 cm × 21 cm，比例尺介于1:5000至1:70000，可实现大范围灾害区域全覆盖[6-7]。

航空影像蕴含丰富的地表形态（地形起伏、色彩、纹理等）特征，适用于机器学习驱动的灾害影像识别与分类。结合计算机辅助立体视觉技术，可通过侧向与航向重叠影像生成立体航空影像，显著提升斜坡类地质灾害（如滑坡）的边界识别精度，为灾害编目数据库构建提供数据基底[8-9]。

关键术语解析

• 多模态影像：融合可见光、热红外、多/高光谱等多波段传感器数据
• 立体视觉技术：基于视差原理实现三维地形重建的核心方法
• 灾害编目数据库：系统记录灾害空间分布、规模参数等属性的结构化数据集

[参考文献]
[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