基于深度學習與遙感的滑坡災情評估及社會化應(yīng)急資源共享研究

第1章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究目的與意義
1.2 外研究現(xiàn)狀
1.2.1 基于遙感及深度學習技術(shù)的災害信息快速獲取與分析
1.2.2 社會化應(yīng)急資源共享
1.2.3 多Agent理論及技術(shù)
1.3 主要研究內(nèi)容及技術(shù)路線
1.3.1 主要研究內(nèi)容
1.3.2 技術(shù)路線
第2章 基于深度學習的語義分割及影像語義標注理論基礎(chǔ)及實驗數(shù)據(jù)預處理
2.1 方法與理論基礎(chǔ)
2.1.1 遙感影像語義分割——U-Net深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.1.2 遙感影像語義標注——長短期記憶深度循環(huán)網(wǎng)絡(luò)
2.2 實驗區(qū)域及樣本介紹
2.2.1 實驗區(qū)域介紹
2.2.2 訓練集樣本介紹
2.3 本章小結(jié)
第3章 基于語義門的雙時態(tài)長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（SG-BiTLSTM)的滑坡承災體識別
3.1 基于SG-BiTLSTM的承災體識別技術(shù)路線
3.2 SG-BiTLSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
3.2.1 完整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
3.2.2 雙時態(tài)LSTM網(wǎng)絡(luò)
3.2.3 語義門設(shè)計
3.3 綜合誤差計算
3.4 局部一完整對象關(guān)系轉(zhuǎn)換
3.5 模型與實驗分析
3.5.1 模型介紹
3.5.2 語又精度分析
3.5.3 模型穩(wěn)定性分析
3.5.4 定位精度分析
3.5.5 “多對多”與“1對1”樣本分析
3.5.6 語義門分析
3.6 本章小結(jié)
第4章 基于滑坡承災體的災情評估及社會化應(yīng)急資源需求分析
4.1 基于遙感的滑坡災情評估
4.1.1 滑坡分析
4.1.2 承災體分析
4.2 基于承災體的應(yīng)急資源需求定量分析
4.2.1 道路類承災體救援所需設(shè)備定量分析
4.2.2 建筑類承災體救援所需設(shè)備定量分析
4.2.3 救援過程中所需生活保障用品定量分析
4.3 地震災害社會化應(yīng)急資源共享應(yīng)急預案
4.4 本章小結(jié)
第5章 社會化應(yīng)急資源共享機制及信任模式分析
5.1 社會化應(yīng)急資源共享機制
5.2 社會化應(yīng)急資源共享參與方之間的信任缺失問題
5.3 基于多維語義距離的誠信信息采集與一致性分析
5.3.1 基于多源信息的誠信分析——誠信度與慈善度