光学与合成孔径雷达(SAR)数据融合及对比学习驱动的滑坡识别方法

来自遥感与地质工程领域的研究人员开展了一项基于光学与SAR数据融合及对比学习的滑坡识别研究。该研究通过多源遥感数据协同分析与深度学习模型，显著提升了复杂环境下滑坡识别的精度与鲁棒性，为地质灾害监测提供了新的技术范式，对防灾减灾具有重要实践价值。

　　

本研究提出了一种创新的滑坡识别方法，通过融合光学遥感影像与合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)数据，并结合对比学习(Contrastive Learning)算法提升模型特征提取能力。该方法有效解决了传统单一数据源在复杂地形和植被覆盖区域识别精度不足的问题。技术流程包括多源数据配准、特征级融合、基于孪生网络(Siamese Network)的对比学习训练等关键步骤。实验结果表明，该方法在滑坡边界识别准确率和误检率控制方面显著优于传统方法，尤其对雨后初发的浅层滑坡具有较高灵敏度。研究为地质灾害自动化监测提供了可扩展的技术框架，其模型设计思路也可迁移至其他地表形变识别场景。