基于原型网络对泥石流沟谷的分类预测—

基于原型网络对泥石流沟谷的分类预测——以怒江流域为例

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中文摘要：从泥石流沟谷的地貌条件出发,借助谷歌地图高清遥感图,截取云南省怒江流域发生泥石流的沟谷图像作为正样本,未发生泥石流的沟谷图像作为负样本,使用原型网络(Prototypical Networks)对正负样本进行训练,实现2分类预测.经实验,模型能够达到平均65.60％的预测正确率.

外文标题：Classification and Prediction of Mudslide Valleys Based on Prototype Network:Taking Nujiang River Basin as an Example

作者：

韩俊、王保云、徐繁树、刘坤香

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作者单位：

云南南师范大学信息学院,昆明 650500

云南南师范大学数学学院,昆明 650500

云南省高校复杂系统建模及应用重点实验室,昆明 650500

关键词：

泥石流遥感影像小样本学习原型网络预测

基金：

国家自然科学基金

项目编号：

61966040

出版年：

2022

DOI：

现代计算机

中大控股

影响因子：0.292

ISSN：1007-1423

年,卷(期)：2022.28(2)