羅雨夢　王保云

摘要：泥石流作為一種極具破壞力的地質(zhì)災(zāi)害，它的發(fā)生造成了大量的生命財產(chǎn)損失，如何減小損失，對泥石流的預(yù)測是極其重要的一環(huán)。深度學習作為機器學習的一個分支，近些年來的興起，給人工智能造成了極大便利。文章通過ARCGIS軟件提取DEM（數(shù)字高程圖）來訓(xùn)練VGG和InceptionNet V3，對發(fā)生泥石流的溝谷進行識別。通過兩個訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果對比，VGG最高能達到的75%準確率，InceptionNet V3最高能夠達到61.1%的準確率，VGG的性能表現(xiàn)整體優(yōu)于InceptionNet V3。

關(guān)鍵詞：泥石流;數(shù)字高程模型;VGG;InceptionNet V3

中圖分類號：TP391? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）23-0003-02

每年入汛以來，我國南方大部分地區(qū)大量降水，引發(fā)經(jīng)常性山體滑坡、泥石流、塌陷等地質(zhì)災(zāi)害，尤其是在我國西南山區(qū)西北部，海拔高，降雨侵蝕力變化趨勢系數(shù)隨海拔高度升高而不斷增加[1]，從而引發(fā)了泥石流等地質(zhì)災(zāi)害，造成當?shù)卮罅控敭a(chǎn)損失和人員傷亡，故對泥石流的預(yù)測尤為重要。

當前，對泥石流進行預(yù)測的方法主要有以下幾種，第一種是實地泥石流定點觀測，建立泥石流風險分析和風險管理方法[2];第二種通過遙感技術(shù)，快速識別泥石流孕災(zāi)區(qū)域[3-4];第三種就是基于深度學習的方法，在遙感影像的基礎(chǔ)上，通過網(wǎng)絡(luò)提取泥石流溝谷的特征，從而更加高效、快速地預(yù)測泥石流[5-6]。

本文基于深度學習的內(nèi)容，為了挑選能夠較好識別泥石流的網(wǎng)絡(luò)，對比了兩種常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——VGG[7]、InceptionNet V3[8-9]，分別計算輸出這兩種網(wǎng)絡(luò)對泥石流災(zāi)害的預(yù)測結(jié)果，得出泥石流數(shù)據(jù)在VGG上性能表現(xiàn)更加優(yōu)異。

1 實驗數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)域

怒江傈僳族自治州，以下簡稱怒江州，位于云南省西北部，地處橫斷山脈北段，云嶺、怒山與高黎貢山的峽谷區(qū)，其中怒江、獨龍江、瀾滄江三大水系自北往南流經(jīng)該地區(qū)。怒江州的地形陡峻，山高溝深，溝床縱坡降大，流域形狀便于水流匯集[10]，在受土壤、植被、地質(zhì)、河流、降雨等影響因子的共同作用下[11]，易突發(fā)泥石流。

1.2 數(shù)據(jù)

通過查閱書籍和尋找大量新聞的報道，在怒江州這一區(qū)域確認了有泥石流發(fā)生記錄的溝谷共50處，記為正樣本;未有泥石流發(fā)生記錄的溝谷共50處，記為負樣本。我們確定了所需要的溝谷位置，通過ArcGIS地理系統(tǒng)分析軟件，在Matlab編程環(huán)境下，通過區(qū)域生長算法提取了這些溝谷的DEM圖，得到了訓(xùn)練所需的實驗數(shù)據(jù)。

2實驗方法

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

我們將獲得的100張DEM圖數(shù)據(jù)，根據(jù)是否記錄發(fā)生過泥石流，劃分為兩大類：發(fā)生過泥石流，記為正樣本，和未發(fā)生過泥石流，記為負樣本，再在這兩種分類中，根據(jù)溝谷主溝的大小劃分為3小類，正樣本中主溝長度大于10000m的樣本數(shù)為15張，主溝長度處于10000m到5000m的樣本數(shù)為13張，主溝長度小于5000m的樣本數(shù)為22張;負樣本中主溝長度大于10000m的樣本數(shù)為16張，主溝長度處于10000m到5000m的樣本數(shù)為17張，主溝長度小于5000m的樣本數(shù)為27張。

將獲得的100張DEM圖寫入json文件，目的是易于編寫和閱讀，并把數(shù)據(jù)隨機劃分80張為訓(xùn)練集，20張為測試集。在VGG網(wǎng)絡(luò)中，將圖片轉(zhuǎn)換為227*227的大小;在InceptionNet V3中，將圖片轉(zhuǎn)換為299*299的大小，并升為三維圖片。

2.2 模型與方法

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泥石流災(zāi)害危險性評價體系，包括輸入層、中間層、輸出層共三個層級，在每一層進行提取泥石流特征提取的時候，當前層中所有神經(jīng)元都會與上一層的神經(jīng)元進行連接，每一層會進行如下形式的計算[12]：

VGG于2014年提出，探索了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度對性能的影響，通過反復(fù)地堆疊3*3的卷積核和2*2的最大池化層，通過不斷加深層數(shù)來提高網(wǎng)絡(luò)性能，構(gòu)建了16～19層深的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像分類中取得了不錯的表現(xiàn)，修改了部分網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，結(jié)構(gòu)示意圖如圖3所示：

Inception模型于2014年提出，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的加深，帶來計算量增大和過擬合的問題，Inception模型的出現(xiàn)減少了計算量和避免了過擬合問題。InceptionNet V3是這個模型中比較具有代表性的一個版本，其特點是將對稱卷積計算分解成非對稱卷積計算，這種非對稱卷積拆分，可以處理更豐富的空間特征，增加了特征多樣性，在圖像分類中表現(xiàn)優(yōu)異。在原有的InceptionNet V3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，修改了全連接部分，結(jié)構(gòu)示意圖如圖4所示：

3 實驗結(jié)果與分析

在兩組網(wǎng)絡(luò)中，訓(xùn)練迭代了各200次，部分超參數(shù)：學習率設(shè)置為0.008，batch size設(shè)置為8，dropout率設(shè)置為0.5。

在兩組網(wǎng)絡(luò)中，各進行了25組平行實驗，每組結(jié)果較為相似，我們分別計算了訓(xùn)練的準確率和損失，測試的準確率，我們各選取其中一組實驗結(jié)果繪制如下可視化曲線。

VGG網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練準確率和損失，測試準確率，如圖5所示。

InceptionNet V3網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練準確率和損失，測試準確率，如圖6所示：

通過以上兩張圖可以看出，在訓(xùn)練集上的準確率與在測試集上的準確率變化趨勢基本一致，訓(xùn)練損失函數(shù)均可趨于0，對泥石流溝谷遙感圖像特征的提取在VGG上的性能要優(yōu)于InceptionNet V3，VGG模型對是否發(fā)生泥石流的溝谷預(yù)測效果較好。

4 結(jié)論

對于我國常發(fā)泥石流這類地質(zhì)災(zāi)害，如何減小損失，及時做出防治反應(yīng)，泥石流的準確預(yù)測尤為重要。本文運用深度學習的方法，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取泥石流正負樣本特征進行學習和預(yù)測，對比了不同網(wǎng)絡(luò)對泥石流的識別能力，發(fā)現(xiàn)VGG的識別能力更強。在后續(xù)工作中，通過改進VGG，進一步提高模型預(yù)測能力。

參考文獻：

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[11] 孔艷，王保云，王乃強，等.滇西高山峽谷區(qū)泥石流危險性評價——以怒江傈僳族自治州為例[J].云南師范大學學報（自然科學版），2019，39（3）：63-70.

[12] 付錦濤.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的都（江堰）四（姑娘山）線泥石流易發(fā)性評價研究[D].成都：西南交通大學，2020.

【通聯(lián)編輯：梁書】