大区域潜在滑坡早期智能识别的方法及装置

本发明的一种大区域潜在滑坡早期智能识别的方法及装置，属于图像目标识别及地质灾害监测技术领域，方法包括步骤：采集滑坡区域的历史数据，获取地表形变速率和坡度数据，构成样本数据集；构建由数据输入层、特征编码网络和识别结果输出层组成的潜在滑坡识别模型，所述特征编码网络由9个级联的特征学习模块组成，每个特征学习模块由网络隐藏层和数据归一化层组成；对潜在滑坡识别模型进行训练和验证，获得最终的潜在滑坡识别模型；获得监测区域的实测数据；将实测数据输入最终的潜在滑坡识别模型，输出监测区域的潜在滑坡识别结果。本发明实现了大区域范围内潜在滑坡候选点和非隐患点的区分，为滑坡灾害防治提供了可靠的技术支撑。