摘要
本发明涉及一种基于大模型先验知识的滑坡智能识别模型及方法，先根据遥感影像数据等采用目视解译方式构建滑坡识别样本库并将其切割为多幅小图；然后将滑坡识别样本库划分为训练集、验证集和测试集输入模型中；接着采用双编码器单解码器的结构设计构建DS Net模型，其中在首个编码器中加入了移动窗口多头注意力，以提取影像的多尺度、多层次特征信息；另一个编码器中通过引入PKI模块并运用多头注意力机制，同时融入Siam注意力机制，以获取影像的局部细节和全局上下文关系；最终，采用层级上采样解码器逐级恢复滑坡边界信息，生成高精度滑坡掩膜。这样基于大模型先验知识，利用深度学习技术，该模型能有效提升滑坡识别的精度和效率。
