基于DeepLabv3+算法的黃土地區(qū)地質災害隱患形變區(qū)識別技術研究

打開文本圖片集

引用格式：

WEI Tongbiao，SHI Pengqing，GAO Ziyan，et al.Research on deformation identification technology of suspected geological disasters in loess area based on DeepLabv3+［J］.Journal of Gansu Sciences，2024，36（4）：18-25.

［魏統(tǒng)彪，石鵬卿，高子雁，等.基于DeepLabv3+算法的黃土地區(qū)地質災害隱患形變區(qū)識別技術研究［J］.甘肅科學學報，2024，36（4）：18-25.］

doi：10.16468/j.cnki.issn1004-0366.2024.04.003.

摘要

深度學習在信息提取方面具有非常大的優(yōu)勢，因此選用深度學習對蘭州市地質災害隱患形變區(qū)進行提取。（剩余10727字）