近日，由中心博士生涂梨平同学作为第一作者撰写的学术成果（通讯作者：陈美球教授）《基于目标检测算法YOLOv9的滑坡隐患识别——以永新县为例》在期刊《测绘通报》2025年第6期上发表。
该研究以永新县为研究区，基于高分辨率航空影像构建的207个滑坡样本，采用YOLOv9目标检测算法构建滑坡识别模型，然后对模型精度进行评价，最后识别全县滑坡，并对识别的滑坡结果进行分析。结果表明，模型的精度为0.98，召回率为0.97，mAP为0.95；全县共识别滑坡312处（模型误判46处），经人工内业比对和外业调查验证，模型识别准确率为85.26％。研究表明，YOLOv9基于目标检测算法能有效识别南方地区滑坡，为大范围识别南方小规模滑坡提供了一种有效解决方法。本研究获得国家自然科学基金（42461041）的资助。
《测绘通报》是由自然资源部主管、中国地图出版社有限公司主办、测绘出版社有限公司出版的反映我国测绘科技发展现状、推广测绘生产技术经验、指导全国测绘生产业务和服务自然资源监测的综合性、技术性刊物。该刊被JST日本科学技术振兴机构数据库(日)(2025)、CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(2025-2026年度)、WJCI科技期刊世界影响力指数报告(2024)来源期刊等数据库收录。
文章链接：《基于目标检测算法YOLOv9的滑坡隐患识别——以永新县为例》
