基于可解释性智能算法的广域滑坡快速识别方法

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基于可解释性智能算法的广域滑坡快速识别方法
申请号:CN202511017942
申请日期:2025-07-23
公开号:CN120524834B
公开日期:2025-09-16
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于可解释性智能算法的广域滑坡快速识别方法,涉及遥感科学与技术领域,通过多源时空数据融合与知识图谱动态赋权,构建双通道特征提取架构:轻量化CNN捕捉影像局部纹理,图卷积网络建模地质空间关联性,结合SHAP值与因果推理生成可解释的贡献度热力图与规则链;引入知识图谱双向验证系统,利用先验规则校验空间逻辑矛盾,并基于误判样本触发模型与规则库协同进化;输出多维度可信度报告,以蒙特卡洛Dropout量化不确定性,按角色定制解释粒度;采用地形自适应的分块‑流式处理架构,结合边缘轻量化部署与联邦学习,实现广域实时预警与模型动态更新。本方案突破传统黑箱模型局限,形成物理驱动、透明决策、秒级响应的防灾闭环。
技术关键词
快速识别方法 智能算法 多源时空数据 蒙特卡洛 动态规则库 卫星遥感影像 机载LiDAR点云 轻量化卷积神经网络 样本 复杂度 分块 双通道特征融合 光谱指纹特征 卫星降雨数据 分布式水文模型 知识图谱驱动 动态时间窗口