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基于无人机高光谱影像的地表裂缝智能识别方法
发布时间: 2026-08-25
基本信息
合作方式：
技术咨询
成果类型：
软件著作权,新技术
行业领域：
遥感测绘
成果介绍
本成果面向地裂缝地质灾害监测需求，采用无人机搭载高光谱成像仪获取地表图谱合一数据，分别研发机器学习与深度学习两套识别方案。利用 SG‑MSC 光谱预处理结合网格寻优 SVM 模型，通过光谱特征实现地裂缝分类识别，识别精度 98.93%；同时改进 YOLO v5‑6.1 目标检测网络，引入 AAM、FEM、CBAM 模块、Focal loss 损失函数，优化后裂缝检测精度达 93%。可自动完成裂缝识别、适应水泥、地砖、含水裂缝等多种介质，分析不同航拍高度对识别精度的影响，弥补传统影像细小裂缝漏检误检、人工勘测效率低风险高的短板，可用于地表裂缝调查监测。
成果亮点
融合高光谱“图谱合一” 特征，充分利用连续光谱信息，解决普通可见光影像细小裂缝漏检、阴影误判难题；构建SG‑MSC‑GS‑SVM机器学习模型，小样本条件下裂缝分类精度 98.93%，优于随机森林；改进YOLOv5‑6.1检测网络，针对地裂缝小目标优化特征金字塔与损失函数，检测精度较原版提升 2.8%； 基于无人机机载平台，野外作业便捷，替代大量人工实地踏勘，降低野外作业安全风险。
团队介绍
团队长期从事遥感地质灾害、无人机遥感、智能测绘算法研究。具备高光谱数据采集、光谱预处理、机器学习、深度学习目标检测研发能力。完成无人机高光谱地裂缝数据集构建，完成多航高、多介质条件下大量实地航拍试验，完成算法验证、精度对比与裂缝尺寸反演。
成果资料
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