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深度学习辅助下的地质灾害风险评估技术

说明

地质图像数据来源广泛，可能来自不同地区、不同时间、不同设备，导致图像质量参差不齐，存在大量噪声。如何对这些异质性数据进行有效预处理，以提高模型的训练效果，是深度学习在地质图像识别中的一大挑战。

尽管深度学习在工程地质测绘中展示了巨大的潜力，但仍面临一些挑战。深度学习模型的训练需要大量标注数据，但在地质领域，高质量的标注数据往往难以获得。深度学习模型的可解释性较差，这对于一些关键的工程地质决策场景可能存在一定的风险。未来的研究可以通过半监督学习、迁移学习等方法，进一步提升模型的准确性和实用性。随着硬件计