近日，重庆交通大学未来土木科技研究院赖远明院士团队青年教师曾韬睿，在遥感领域顶刊《Remote Sensing of Environment》（SCI中科院1区TOP，IF=12.3）发表了题为“Multi-source heterogeneous feature fusion framework for identifying retrogressive thaw slumps on the Qinghai-Tibet plateau”的研究成果。
本研究针对青藏高原热融滑塌形态复杂、与周边地物光谱差异较小、传统方法难以实现大范围稳定识别的问题，以青藏高原中部北麓河地区为研究区，综合PlanetScope、Sentinel-2、Landsat 8和9、MODIS及高分辨率数字高程模型等多源数据，建立了包含2429处热融滑塌的精细清单，系统比较12种语义分割模型，并构建了融合像元级和特征级信息的FusionSA-SegFormer模型。
研究表明：热融滑塌主要分布于海拔4700至4800米、坡度3至7度的中坡至谷地，超过一半位于距水体1000米以内；2019至2024年滑塌区植被指数持续下降，地表温度总体上升；所提出的模型较基准模型的误报和漏报分别减少33.3%和21.1%，跨区域与跨年份验证的总体精度均超过0.90。研究成果为青藏高原多年冻土扰动识别与热融滑塌动态监测提供了新的技术手段，可为冻土区生态环境保护和交通基础设施风险管理提供科学支撑。
该研究得到国家资助博士后研究人员计划（GZC20250310）、重庆市自然科学基金面上项目（CSTB2025NSCQ-GPX0837）、重庆市博士后研究项目特别资助（2020925020）和中国博士后科学基金第76批面上资助（2024MD764034）支持。近年来，曾韬睿老师持续开展滑坡灾害精细化风险防控研究，已在《Engineering Geology》《Landslides》《Catena》《Geoscience Frontiers》等期刊发表多篇相关论文。