DeepLabV3+改进策略
针对原始模型局限性的四大创新改进
坐标注意力机制
引入CA模块增强特征表达能力，提升多尺度特征提取效果
密集空洞金字塔
DenseASPP替换ASPP，解决空洞卷积低效问题，扩大感受野
条形池化分支
并联SP模块提升主干网络对长距离依赖关系的建模能力
级联特征融合
CFF模块整合不同层次特征信息，进一步优化分割性能
滑坡作为常见地质灾害，严重威胁生态环境稳定和人类生命财产安全
随着全球气候变暖和人类工程活动增加，滑坡事件发生频率和规模呈上升趋势
滑坡识别和监测成为防灾减灾领域的重要研究方向
深度学习技术为滑坡快速识别、实时监测和灾害预警提供新的技术途径
现有滑坡识别方法的优缺点对比
准确性高但耗时长，效率低下
忽略空间关联性，边缘识别模糊
计算复杂，难以高效处理大范围影像
具有自动化处理和学习功能
可实现复杂地形背景下的滑坡准确识别
为快速识别、实时监测和灾害预警提供技术支撑
针对原始模型局限性的四大创新改进
引入CA模块增强特征表达能力，提升多尺度特征提取效果
DenseASPP替换ASPP，解决空洞卷积低效问题，扩大感受野
并联SP模块提升主干网络对长距离依赖关系的建模能力
CFF模块整合不同层次特征信息，进一步优化分割性能
多模块协同工作的深度学习框架
将位置信息嵌入到通道注意力中，增强特征表达能力
分别聚合水平和垂直方向的特征，保留精确的位置信息
轻量级设计，计算开销小，易于集成到现有网络
采用密集连接方式，充分利用多尺度特征
改善梯度传播，避免空洞卷积失效问题
有效扩大感受野，捕获更多上下文信息
专门设计用于捕获长距离空间依赖关系
在水平和垂直方向进行条形池化操作
与主干网络并联，增强特征提取能力
分层融合不同尺度的特征信息
有效保持边缘、纹理和语义信息
显著提升滑坡边界分割精度
毕节滑坡数据集验证结果
相较原始DeepLabV3+模型的平均交并比提升
F1分数的显著提升，表明模型精度和召回率的平衡优化
在提取精度方面优于其他主流深度学习模型
在识别滑坡区域的整体准确性上有显著提高
分割结果与原始滑坡形态保持很高的一致性
在滑坡边界的分割上更加精确，减少错分和漏分现象
在植被覆盖区域表现更加稳定
在河流邻近区域等复杂背景环境中表现优异
展现出较强的泛化能力和普适性
与主流深度学习模型的详细对比
| 模型 | MIoU | F1分数 | 特点 |
|---|---|---|---|
| 改进DeepLabV3+ | 最高 | 最高 | 多模块协同，特征融合优化 |
| 原始DeepLabV3+ | 较高 | 较高 | 多尺度特征提取，边界分割良好 |
| U-Net | 中等 | 中等 | 编码-解码结构，上下文信息利用不足 |
| PSPNet | 中等 | 中等 | 金字塔池化，特征融合存在信息丢失 |
CA机制增强位置敏感性
DenseASPP改善梯度传播
SP分支增强空间建模
CFF模块优化信息整合
在不同场景、不同复杂程度下均表现出较强识别能力
在植被覆盖区、河流邻近区域等复杂环境中表现稳定
通过四川及周边地区滑坡泥石流灾害数据集验证
深度学习在地质灾害识别领域的技术突破
"本文提出的方法在不同场景、不同复杂程度下的滑坡影像均表现出较强的识别能力，尤其在植被覆盖区、河流邻近区域等复杂背景环境中表现更加稳定，展现出较强的泛化能力和普适性。"
改进算法在地质灾害防治领域的广阔应用前景
集成到地质灾害监测预警系统，实现滑坡的自动识别和实时监测
结合卫星遥感数据，实现区域性滑坡灾害的大范围自动化监测
为防灾减灾部门提供科学决策支持，降低地质灾害风险