该数据集记录2016年6月19日基于无人机影像采集而生成的三峡库区秭归杉树槽滑坡正射影像图。
采集时间 | 2016/06/19 - 2016/06/19 |
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采集地点 | 长江三峡库区秭归杉树槽滑坡 |
海拔 | 145.0m - 300.0m |
数据量 | 545.7 MiB |
数据格式 | TIF |
数据空间分辨率(/米) | 0.1m |
数据时间分辨率 | 单期 |
坐标系 | WGS84 |
人工采集、自动采集
无人机影像采集,后期处理
本数据经过人工检查、质量良好
# | 标题 | 文件大小 |
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1 | 三峡库区秭归杉树槽滑坡正射影像图_2015年6月19日无人机采集制作.zip | 545.7 MiB |
# | 时间 | 姓名 | 用途 |
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1 | 2024/03/22 23:04 | 石*然 |
论文题目:基于无人机图像和深度学习的滑坡体塌方量快速识别研究
数据在研究中的作用:训练模型
论文类型:期刊
导师姓名:黄帅
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2 | 2024/02/01 22:07 | 李*亚 |
Paper title:改进YOLOv8的泥石流遥感图像目标检测
Paper abstract:
Paper type:硕士论文
Tutor:欧鸥
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3 | 2023/10/31 22:23 | Ru*****ang |
我是一名武汉大学水利水电学院的博士一年级学生,师从王顺教授,未来期望开展三峡库区慢速滑坡滑动机理方面的研究,在微信公众号上看到了这期数据,觉得十分系统全面,对我的研究将有用处,特此申请,希望您可以通过
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4 | 2023/07/19 02:33 | 周*建 |
宁波大学岩石力学研究所关于滑坡研究科研的需要。
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5 | 2023/03/14 05:37 | 胡*太 |
论文题目:基于无人机视频流的滑坡自动提取方法研究
论文摘要:本文以无人机视频流作为数据基础,通过从无人机视频流中提取关键帧进行影像拼接生成高分辨率的无人机全景影像,再采用两种深度学习方法分别对无人机全景影像和遥感影像进行滑坡提取并进行对比分析,最终实现从无人机视频流数据到滑坡目标提取的全流程。
在无人机全景影像拼接方面,从无人机影像视频流数据中提取关键帧,采用相位相关算法替代基于特征的算法来检测帧与帧之间的运动量实现高效提取,再以即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,简称SLAM)方法中的运动恢复结构(Structure from Motion,简称SFM)方法为基础进行改进,利用无人机视频流数据具有时空顺序性的特点,采用串联式影像匹配代替整体影像两两匹配,再根据稀疏矩阵的特性对Levenberg-Marquardt光束法平差方法进行优化,利用线性公式代替矩阵运算,从而实现高效率高精度的无位姿无人机影像序列的快速拼接,以满足应急灾害场景下对效率的需求。
在滑坡自动提取方面,分别利用深度学习目标提取模型中Mask-RCNN和DeepLabv3+模型,利用毕节市滑坡数据集进行网络训练,再以2008-2022年间四川及周边滑坡泥石流灾害高精度无人机影像数据集和对应谷歌地球遥感影像数据为基础进行滑坡边界的精确提取。
论文类型:毕业设计
导师姓名:李英冰
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6 | 2020/07/01 18:39 | 邢* |
您好,我是河海大学一名博士研究生,研究方向为滑坡预测预警,希望能够得到长江三峡库区滑坡影像图,用于论文方面的研究。
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7 | 2019/07/15 20:28 | 陈*旺 |
科研需要,特此向平台申请相关数据。
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8 | 2019/05/29 11:45 | 王*宾 |
本人负责三峡大学田斌教授承担的国家重点研发计划课题“水动力型特大滑坡智能互联监测预警技术”专题“大数据支持下的滑坡监测信息智能感知和深度挖掘”的研究需要,经课题组研讨,正在以三峡库区白水河、八字门树坪、新滩等滑坡为研究对象,开展超长时序、大数据支持下的滑坡监测特征提取、滑坡监测预警、滑坡监测预测模型等方面的研究工作,特申请共享平台上的相关滑坡数据。本人遵守共享平台的数据保密协议,积极发表科研论文,支持共享平台发展!
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9 | 2019/03/14 18:59 | 马*伟 |
本人作为自然科学基金项目(三峡库区堆积层滑坡演化机理与变形概率预测研究)负责人,拟通过三峡库区典型滑坡实例监测资料,构建机器学习模型,开展滑坡位移预测研究。
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