地貌学的范式转变
从早期侵蚀循环理论到动力与构造地貌学，研究范式从定性描述迈向定量模拟
21世纪初卫星遥感与数字地形分析使地貌研究进入数字化阶段
深度学习凭借自动特征提取和模式识别能力，推动地貌学向"预测-解释"一体化迈进
数字地貌研究的核心深度学习模型
卷积神经网络
通过卷积与池化实现空间特征提取与多尺度表达
• 地貌单元自动化分类
• 地貌对象语义分割
• 地形图像超分辨率重建
• 精准识别山脊线、河谷、断层
循环神经网络
擅长捕捉时序依赖关系，适用于地貌演变模拟
• 地形演变趋势预测
• 复杂地貌分类
• 地质灾害时序预测
• 水动力侵蚀、滑坡触发机制
生成对抗网络
在数据增强与生成中具有独特优势
• 小样本条件下重建高精度地形图
• 修复受遮挡或采集不全区域
• 提升遥感数据完整性与质量
• 解决数据稀缺问题
深度置信网络
无监督特征学习的重要工具
• 地貌类型识别
• 地质灾害敏感区划分
• 从复杂地形参数提取非线性特征
• 数据稀缺时表现良好适应性
深度学习在数字地貌的三大应用
地貌特征识别与提取
从人工解译到自动化提取，实现高精度地貌要素识别
典型成果
• 科尔沁沙地风沙地貌分类精度95%+
• 黄土高原水蚀沟壑精确映射
• 极地冰架自动分割与断裂追踪
• 月球撞击坑检测率92%
核心模型
• U-Net、DeepLabV3+
• ResU-Net、MA-Net
• GCN（图卷积网络）
• 多尺度多模态融合架构
地貌过程监测与动态模拟
从静态分析到时序预测，捕捉地表动态演化规律
研究对象
• 地表沉降动态监测
• 河流流量与湖泊水位变化
• 滑坡与洪水灾害过程
• 地震峰值地面加速度预测
核心模型
• LSTM、BiGRU
• CNN-RNN混合模型
• TD-CNN-LSTM
• 迁移学习+时序网络
地貌成因分析
从因子驱动到成因建模，揭示地貌演化动力机制
内营力作用
• 地壳运动与形变建模
• 火山崩塌预测（GNN）
• 构造抬升过程模拟
• 岩浆压力衰减分析
外营力作用
• 北极海岸侵蚀与堆积速率
• 海面风速反演（CNN-SVR）
• 地表温度场重建（SCLSTM）
• 冰川湖泊演化监测
深度学习数字地貌研究的数据体系
DEM数据
• SRTM（90m）
• ASTER GDEM
• Copernicus DEM（10m）
• LiDAR点云
• 无人机摄影测量
遥感影像
• Landsat系列
• Sentinel系列
• SAR影像
• InSAR形变
• 多光谱数据
多源观测
• 温度数据
• 风速记录
• 地表形变
• 植被覆盖
• 水文要素
模拟数据
• GAN生成数据
• 数据增强
• 样本扩充
• 缺失补全
• 超分辨率重建