一种基于多源遥感影像深度学习滑坡智能识别方法

本发明涉及遥感影像图像处理技术领域，尤其涉及基于多源遥感影像深度学习滑坡智能识别方法，首先通过获取多源遥感影像的高分辨率光学与雷达数据，并采用时空数据扩容方法，有效地克服了现有的滑坡识别方法数据种类和数据数量不足的问题，提供了更全面、准确的滑坡数据，增强了模型的泛化能力，其次采用半监督学习与自适应卷积多尺度特征融合的深度学习模型，能够动态调整卷积核大小，精准捕捉不同尺度的滑坡特征，增强对滑坡形态和结构的理解，提升了模型在复杂地形下的鲁棒性，最后通过定位修正方法对滑坡边界和形态进行校正，消除预测误差带来的不准确或不连续边界，进一步提升了模型在复杂环境下的稳定性。