地球科学｜刘聪，卢全中等：基于AI技术的滑坡易发性制图研究进展

本文探讨了基于AI技术的滑坡易发性制图研究进展。背景方面，随着气候变化和人类活动加剧，全球滑坡灾害风险持续上升，准确预测滑坡易发性变得尤为重要。研究目的为分析多种AI模型在滑坡易发性制图中的适用性，包括机器学习、深度学习和集成学习模型，并通过案例研究评估其性能。结论显示，基于决策树的集成学习模型和深度学习模型表现优异，AUC值达0.9以上；Boosting集成模型在类不平衡采样下优势明显；对抗生成网络可提升数据限制下的模型性能。未来研究方向包括优化数据处理、融合物理模型、处理时序数据以及推动技术实际应用。