滑坡敏感性深度学习代码
时间: 2024-08-14 21:00:19 浏览: 42
滑坡敏感性分析是一种地质灾害预测方法,常借助于机器学习技术,特别是深度学习,来识别地形特征与潜在滑坡风险之间的关联。深度学习模型如卷积神经网络 (CNN) 或循环神经网络 (RNN) 可能会被用于处理卫星图像、地形数据等高维输入,通过训练来预测滑坡的可能性。
以下是一个简化的Python代码片段,使用Keras库构建一个基于深度学习的滑坡敏感性预测模型:
```python
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
# 假设data_X和data_y分别是特征矩阵和标签数组
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=data_X.shape[1:]))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # 二分类任务,0表示非滑坡,1表示滑坡
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(data_X, data_y, epochs=10, batch_size=32)
```
这只是一个基本框架,实际应用中需要预处理数据,进行数据增强,可能还需要对模型结构和超参数进行调整以优化性能。