滑坡测绘完整性:SCDUNet++ 能够生成相对完整的滑坡地图,相比之下,FCN、Segformer、TransUNet 和 UNet 等模型遗漏了部分小型滑坡图像。 对FP(假正例,即错误预测为正类的负类)的处理:由于裸土区域和滑坡特征十分相似,所有模型都出现了不同程度的 FP,但 SCDUNet++ 能够基于特定的特征提取模块,在一定程度上
滑坡是最常见的自然灾害之一,通常由地震和降雨引发,由地震触发的山体滑坡所造成的破坏,有时会比地震本身造成的破坏更为严重。为此, 成都理工大学搭建了 SCDUNet++ 模型进行滑坡测绘,来帮助防治地质灾害。 该…
SCDUNET作为新兴技术领域的佼佼者,正引领着科技创新的浪潮。本文将深入解析SCDUNET的核心技术与应用场景,探讨如何借助这一强大工具成为技术先锋。我们将从基本概念入手,逐步深入到实际操作层面,帮助读者快速掌握SCDUNET的精髓,从而在技术领域脱颖而出。
一、SCDUNET简介 首先,让我们来了解一下SCDUNET究竟是什么。SCDUNET是一种先进的网络技术,旨在实现高效、稳定的数据传输与处理。它融合了多种前沿技术,包括深度学习、大数据分析等,为各行各业带来了巨大的变革与机遇。 二、为什么要掌握SCDUNET 职场竞争力:随着SCDUNET技术的普及,越来越多的企业开始将其应用于实际业...
SCDUNet++ 使用多通道遥感数据进行滑坡测绘数据集* 在线使用模型教程:【OpenBayes 官方教程】公共资源介绍数据集简介此存储库包含论文的官方实现:「基于混合 CNN-Transformer 网络的山体滑坡测绘和使用具有地形和光谱特征的遥感图像进行深度迁移学习 SCDUNet++ 实现」。OpenBayes 控制台...
下图为构建的 SCDUNet++ 模型整体架构: SCDUNet++ 整体架构 GLFE (Global Local Feature Extraction) 模块:如图 b 所示,GLFE 模块结合浅层 CNN 结构和深层 Swin Transformer 结构,有效地处理了滑坡图像特征的提取和分类问题。 DSSA (Detailed Spatial Spectral Aggregation) 模块:通过融合来自 GLFE 模块的光谱和空间...
实验过程:搭建 SCDUNet++ 模型 数据集:泸定和九寨沟地震数据 2022 年的泸定 6.8 级地震和 2017 年的九寨沟 7.0 级地震都造成了严重的滑坡灾害,因此研究人员选择这两个地区进行实验研究。 实验地区概览 数据集中包含三部分内容,整合后存储为 HDF5 格式。
实验过程:搭建 SCDUNet++ 模型 数据集:泸定和九寨沟地震数据 2022 年的泸定 6.8 级地震和 2017 年的九寨沟 7.0 级地震都造成了严重的滑坡灾害,因此研究人员选择这两个地区进行实验研究。 实验地区概览 数据集中包含三部分内容,整合后存储为 HDF5 格式。
1. SCDUNet++ 使用多通道遥感数据进行滑坡测绘数据集 此存储库是该论文的官方实现数据集:「基于混合 CNN-Transformer 网络的山体滑坡测绘和使用具有地形和光谱特征的遥感图像进行深度迁移学习 SCDUNet++ 实现」。 直接使用: https://hyper.ai/datasets/29647 ...
滑坡是最常见的自然灾害之一,通常由地震和降雨引发,由地震触发的山体滑坡所造成的破坏,有时会比地震本身造成的破坏更为严重。为此,成都理工大学搭建了 SCDUNet++ 模型进行滑坡测绘,来帮助防治地质灾害。 该研究案例及其数据集可以在 hyper.ai 官网查阅和下载啦。