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A Diffusion Model-Based Landslide Detection Method for Optical Remote Sensing Images
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PRE
AI
DOI：10.1109/LGRS.2026.3663858.png)
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摘要
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作为常见的地质灾害，滑坡因其复杂的形态和背景融合，对基于深度学习的检测方法提出了显著挑战。目前大多数目标检测方法依赖经验性的目标先验或可学习的目标查询，难以完全适应滑坡的复杂性和多样性。为解决此问题，我们提出了一种基于扩散模型的滑坡检测方法（DMLD），适用于光学遥感图像。该方法将目标检测任务映射为去噪过程：首先从随机生成的无学习参数的噪声框开始，然后逐步优化这些框以获得边界框。为抑制背景干扰，我们提出了门控特征融合模块（GFFM），用于动态生成多阶段特征融合的自适应权重。考虑到扩散模型本质上是一种迭代过程，我们开发了校正采样模块（CSM），以提升扩散概率模型（DPMs）的快速采样精度。实验结果表明，DMLD优于其他检测方法，证实了其在滑坡检测中的有效性。代码可在https://github.com/yuanchaosu/DMLD-GRSL获取。
Keyword:
Diffusion model
fast sampler
gating mechanism
landslide
object detection
期刊
I
IF:
4.4
论文数:
754
被引数:
0
机构
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