《表1 滑坡数据集划分及统计信息》

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《使用深度学习方法实现黄土滑坡自动识别》

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在深度学习中，需将样本数据划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集。训练数据用于学习目标特征，验证数据用于选择表现最好的模型，测试数据用于对模型性能进行评价。本文中，为全面评价方法性能，根据滑坡类型分布和影像数据光谱特征相对均匀地划分数据集（见图1(b）），其中训练样本1 886处，验证样本86处，测试样本526处（见表1）。从滑坡的统计信息来看，滑坡最大边长为1 300 m，为充分训练滑坡和非滑坡区域，将滑坡区域的图片裁剪为2 000×2 000像素大小。