《滑坡隐患关联要素遥感智能识别技术规程》（征求意见稿）

本规程确立了滑坡隐患关联要素遥感智能识别工作的全流程技术要求。本规程以人工智能技术为核心，围绕全国中高易发区地质灾害识别的业务需求，规定了从多源数据收集处理、样本集构建、智能识别模型构建与训练，到业务化部署应用、识别结果核查评价及最终成果整编归档等各阶段的操作规范与技术指标。本规程贯穿了以光学影像、InSAR形变、LiDAR点云等多模态遥感数据为驱动，结合地质与地理背景数据，通过语义分割等深度学习算法进行地表形变聚集区、滑坡体及承灾体等关联要素智能提取的技术路径，旨在形成标准化的数据产品、图件与报告，以辅助滑坡隐患判识与防灾减灾工作。

数据基础与样本构建要求

本规程明确了智能识别所需的基础数据类别与处理标准。在数据收集方面，需系统整合地质灾害调查、基础地理、地质、InSAR、光学遥感及激光雷达等多源数据，并对其空间分辨率、云雪覆盖率、干涉质量等关键指标做出硬性规定。在样本集构建环节，本规程要求通过目视解译圈定真值，经栅格化、切片、筛选平衡及增广等步骤，构建像素级对齐的高质量样本，并强调质检与规范化存储，为模型训练提供可靠的数据底座。

模型构建、评估与迭代机制

本规程从任务分析、模型选型到训练评估建立了闭环的技术框架。规定需根据目标场景复杂度选择语义分割等模型架构，并支持多源数据输入。训练过程须监控损失与F1分数，以精确度、召回率等指标量化评估，明确F1分数优于70%的基线要求。针对性能不达标情况，规程指出了从数据增强、网络结构优化到超参数调整的系统性诊断为优化策略，并强调通过规范记录实现模型的持续迭代。

业务化部署与核查评价闭环

本规程覆盖了从模型封装推理到室内外一体化核查的全链条。在应用端，要求将模型封装为独立模块或接口，并通过分块推理、阈值二值化及矢量后处理生成带属性的成果图斑。在成果验证端，建立了室内人机交互核查与野外实地验证相结合的双重评价机制，对识别正确性、边界精度及漏误检给出定性与定量标准，并规定不达标成果须反馈至样本与模型环节进行迭代优化，确保最终成果的科学性与业务适用性。