郭加伟 李永树 王洪蜀 鲁恒

摘要：地震后经常会引发大量的泥石流灾害（称作地震泥石流），容易造成极大的破坏，无人机低空遥感技术以其便捷、时效性强等特点成为一种快速获取灾害信息的手段，但其影像的光谱信息较为缺乏，较难准确地检测地震泥石流灾害信息。针对以上问题，提出了一种基于迁移学习机制地震泥石流检测方法，该方法在已构建地震泥石流灾害样本库的基础上，将卷积神经网络训练得到的特征迁移到地震泥石流灾害信息检测中，完成地震泥石流灾害信息的自动检测，并将面向对象的地震泥石流灾害信息检测结果与迁移学习支持下的检测结果进行了对比与分析。结果表明：基于迁移学习的地震泥石流灾害信息检测结果在精度上稍优于面向对象的地震泥石流灾害信息检测结果，且前者在保持地震泥石流的平滑性和完整性上要优于后者。

关键词：地震；泥石流；无人机高分影像；迁移学习；信息检测

中图分类号：P315.9；P642.23 文献标识码：A 文章编号：1000-0666（2018）02-0180-06

0 引言

2008年“5·12”汶川大地震给当地人民带来了巨大的损失，且强震后较长一段时间内，伴随着强降雨天气常出现的地震泥石流，给灾区人民带来了极大的威胁和伤害。据统计，汶川大地震由于地震滑坡、泥石流造成的人员死亡人数约占地震总死亡人数的1/4（殷跃平，2008），同时，地震泥石流还会造成房屋建筑受损、交通阻塞和堰塞湖等诸多问题。因此，如何利用现有的科学手段对地震泥石流信息进行快速检测，准确获取灾情信息，是目前地震灾害信息检测与应急救援工作中的研究重点之一（唐川，2010；……