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摘要
在全球气候变暖和降雨量不断增加的背景下，滑坡的现实危害和潜在风险日益增加，及时在滑坡发生后对其进行检测具有重要意义。光学遥感卫星依靠其成像速度快、覆盖范围广、成本和风险低等优势，使得遥感图像在滑坡检测中得到了广泛应用。文章在广泛文献调研的基础上，对近年来国内外光学遥感图像滑坡检测的相关成果进行梳理，根据技术途径的区别将现有实现滑坡检测的方法分为四类，分别为特征阈值分割法、浅层机器学习法、深度神经网络法和变化检测法。文章阐述了每类方法的基本原理、研究现状、发展趋势，并对比分析了各类方法的优缺点，为推动滑坡检测的进一步研究提供有益借鉴。
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单位中国人民解放军战略支援部队信息工程大学; 中山大学
