【论文推荐】基于深度学习的滑坡遥感地学探索：框架、进展、挑战与机遇（九）
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论文地址：https://doi.org/10.3390/rs16081344
基于深度学习的滑坡遥感地学探索：框架、进展、挑战与机遇
3. 深度学习框架综述
本章系统梳理深度学习中五类主流框架：空间任务框架（分类、检测、分割）、时序任务框架、时空融合框架。各框架包含多种代表性模型，其架构设计针对特定任务需求演化形成。本节聚焦框架发展脉络，提炼网络核心特征，并解析其共性结构与功能模块，以明晰其在地学遥感多场景中的应用范式。
3.5 深度学习混合框架与迁移学习
如前文所述，空间框架擅长提取和解释空间数据中的复杂空间模式，能够高效处理分类、检测和分割等任务。相较之下，序列框架在处理和理解时间序列数据方面表现优异。因此，将这两种框架结合起来，形成混合框架，可以执行更加复杂和先进的监测与预测任务，这不仅有潜力提高预测结果的准确性和可靠性，还有助于深化对滑坡动态的整体理解。混合框架的架构示意图如图10b所示。
在这样的集成混合框架中，空间网络的骨干部分主要从每个时间点收集的观测数据中提取空间特征。这些特征随后转化为嵌入向量，并根据序列框架的输入要求进行配置，从而确保数据的空间特征得以全面捕捉。接着，这些空间嵌入通过序列框架进行处理，学习上下文关系。这一步骤对于揭示数据中的潜在关联和时间模式至关重要。可以采用多种架构进行此上下文学习，从传统的模型如RNN和LSTM，到先进的模型如BERT和GPT，具体架构的选择取决于任务的复杂性和数据的性质。
一旦建立了时间关系，处理后的特征将被送入空间框架的相应头部。此时，可以根据具体任务选择对应的头部。例如，在滑坡检测任务中，可以选择经典的检测头部，如YOLO系列；而在滑坡位移预测任务中，通常采用带回归损失的分类头部。通过将空间框架分解为骨干、颈部和头部等功能模块，并与序列框架相结合，这种模块化方法提供了高度的灵活性和便利性。它可以无缝地组合和重新配置各种网络结构，以满足不同实际任务的需求。
值得注意的是，训练这样一个模型需要采用策略性的方法，迁移学习为此提供了一种可行的解决方案。最初，可以使用单一时间点获取的数据来训练空间网络。完成此训练后，骨干和头部的参数将被冻结，然后与选定的序列框架进行结合，单独训练序列框架。最后，可以对整个集成系统（包括空间和时间组件）进行微调，以确保最佳的训练效果。这种空间和时间框架的创新性集成，提供了一个先进的工具，既适用于实时监测，也适用于预测建模。表4展示了五种流行深度学习框架的比较分析。
4. 深度学习框架在滑坡研究中的应用
4.1 滑坡
滑坡是山区最常见且最具破坏性的自然灾害之一，对人类生命和财产构成了重大威胁。此外，滑坡还会造成关键基础设施如道路、桥梁和电力线路的损坏，甚至引发植被破坏、土壤侵蚀和土地退化等一系列负面影响[84]。滑坡的发生频率和影响程度受到复杂环境因素和诱发因素的共同作用[85]。其中，土壤组成和地质特征等环境因素在确定滑坡可能发生的地点中起着关键作用；而气候变化和地震等诱发因素则是滑坡发生的直接触发因素。这些因素之间错综复杂的非线性相互作用，使得传统的物理机制建模和发展预测方法面临巨大挑战，因此，研究人员开始转向更有效的、基于数据驱动的分析方法[86]。近年来，深度学习在从大规模数据集中提取与滑坡相关的信息方面展现了显著的能力[87]。深度学习与来自卫星的遥感数据和地面传感器数据的结合，赋予了研究人员在滑坡研究与防治方面强大的工具[88]。相关研究工作主要可分为两个方面。
第一个方面关注已知的滑坡，
- 研究人员利用多源数据，包括遥感数据（如合成孔径雷达（SAR）、光学影像和多光谱传感器数据）以及地理环境数据（如地质、水文、气象和地形数据），来预测潜在的滑坡发生地点并评估其风险等级，这一过程被称为易发性制图（susceptibility mapping）[89]。
- 另一个关键方向是位移预测，利用历史滑坡位移数据及相关环境因素，预测滑坡未来的位移变化[90]。
第二个方面则侧重于缓慢滑动的滑坡问题，
- 研究者开发了基于遥感影像的滑坡检测与制图算法，这些方法各自具有独特的功能，且互为补充。滑坡检测采用面向目标的算法，通过定位滑坡区域并用边界框进行近似表示[91]。这一方法特别适用于在大范围调查中快速识别滑坡位置。
- 与之不同的是，滑坡制图采用基于像素的分割技术，能够更为精确地定义每个滑坡的边界，提供细粒度的分析结果，对于综合风险评估和减灾策略制定至关重要[92]。使用深度学习进行滑坡检测、制图、易发性制图及位移预测的通用数据处理流程和工作流如图11所示。
在接下来的部分中，我们将探讨适用于滑坡研究中四大任务（滑坡检测、制图、易发性制图和位移预测）的深度学习框架。对于每个任务，我们将重点介绍适用的深度学习框架，并回顾相关研究中采用的技术框架。我们的目标是为每个任务的框架选择提供清晰的视角，并深入探讨这些技术在滑坡风险管理中的最新成就和应用表现。
下节请参考：【论文推荐】基于深度学习的滑坡遥感地学探索：框架、进展、挑战与机遇（十）
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