该数据集记录2016年6月4日基于无人机影像采集而生成的三峡库区秭归白家包滑坡正射影像图。
| 采集时间 | 2016/06/04 - 2016/06/04 |
|---|---|
| 采集地点 | 长江三峡库区秭归白家包滑坡 |
| 海拔 | 145.0m - 400.0m |
| 数据量 | 111.7 MiB |
| 数据格式 | TIF |
| 数据空间分辨率(/米) | 0.1m |
| 数据时间分辨率 | 单期 |
| 坐标系 | WGS84 |
人工采集、自动采集
无人机影像采集,后期处理
本数据经过人工检查、质量良好
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4.0 国际许可协议进行许可。
| # | 标题 | 文件大小 |
|---|---|---|
| 1 | 三峡库区秭归白家包滑坡正射影像图_2016年6月4日无人机采集制作.zip | 111.7 MiB |
| # | 时间 | 姓名 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2026/01/19 00:35 | 杨* |
论文题目:基于融合自注意力机制的时间序列生成对抗网络的滑坡位移预测数据增强方法
数据在研究中的作用:用于训练和测试模型
论文类型:期刊论文
导师姓名:窦杰
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| 2 | 2025/12/18 22:58 | 伍*楠 |
团队为同济大学长江学者张洁教授课题组,本课题拟申请使用“秭归白家包滑坡正射影像图(2016年)”数据,用于三峡库区典型滑坡的遥感解译与智能识别研究。当前我们已掌握该滑坡及周边区域的部分位移时序监测资料(含降雨/库水位等辅助因子),亟需与高分辨率正射影像进行空间对齐与特征提取,以支撑以下工作:(1)构建基于高分辨率影像的滑坡边界、裂缝/堆积体等形态要素解译样本,建立可复现的标注与质量控制流程;(2)训练/验证多模态视觉大模型或深度学习分割/检测模型,实现滑坡目标自动识别与制图;(3)将影像识别结果与真实位移时序进行定量对比验证,分析影像可观测形变特征与监测位移之间的对应关系,从而提升滑坡监测预警的可靠性与可解释性。
本数据仅用于科研与教学目的,不用于商业用途;在论文/报告中将严格按照数据提供方要求进行规范引用与致谢,不对外二次分发原始数据或包含敏感信息的派生产品,并遵守平台的数据使用与保密规定。申请的数据范围以研究区域与必要的缓冲范围为限,避免超范围使用。
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| 3 | 2025/11/17 23:08 | 邓*政 |
论文题目:基于生成式AI的滑坡位移预测模型
数据在研究中的作用:典型滑坡案例数据集
论文类型:期刊论文
导师姓名:邓李政
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| 4 | 2025/10/29 18:56 | 贺*翔 |
申请用于项目研究学习,研究内容:利用大模型对滑坡等灾害实现预警
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| 5 | 2025/09/11 19:05 | 王*凡 |
论文题目:基于物质点法的长时序库水-降雨联合作用下边坡阶梯式变形机制研究
数据在研究中的作用:研究区域图绘制
论文类型:期刊论文
导师姓名:张璐璐
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| 6 | 2025/08/29 23:57 | 韩*娟 |
论文题目:基于多源数据融合的三峡库区滑坡识别研究
数据在研究中的作用:训练数据集,是模型输入的基础
论文类型:硕士论文
导师姓名:任青阳
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| 7 | 2025/05/20 01:33 | 陆*影 |
论文题目:三峡库区滑坡易发性分析
数据在研究中的作用:滑坡发生后近年的形变是否加剧研究
论文类型:期刊论文
导师姓名:周吕
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| 8 | 2025/05/13 04:46 | 宋*蛟 |
论文题目:基于深度学习的滑坡位移预测
数据在研究中的作用:实例验证
论文类型:期刊论文、学位论文
导师姓名:宋腾蛟
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| 9 | 2025/04/25 06:53 | 吴*升 |
论文题目:基于智能学习算法与滑坡稳定性的交叉研究
数据在研究中的作用:测试、验证和提升智能滑坡模型
论文类型:硕士论文
导师姓名:陈宏信
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| 10 | 2025/04/24 03:00 | ms****ad |
论文题目:基于深度学习的滑坡隐患识别及易发性评价方法的研究
数据在研究中的作用:作为主要数据来源,用来结合各种诱发因子以评估滑坡灾害易发性
论文类型:学位论文
导师姓名:张琼
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