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Geosci. Front. | 基于机器学习的滑坡易发性建模及其不确定性分析

Geoscience Frontiers 2026-01-06 07:00
文章摘要
本文背景是滑坡作为山区常见自然灾害，其易发性制图对减灾至关重要。研究目的是利用八种机器学习技术（如GLM、RF、MaxEnt等）的集成模型，评估印度喀拉拉邦地区的滑坡易发性，并量化模型的不确定性。研究结论表明，加权概率均值集成模型表现最佳，能有效识别高易发性区域，且约74%的历史滑坡位于高易发性-低不确定性类别，生成的置信图有助于微观尺度滑坡风险管理和规划决策。
Geosci. Front. | 基于机器学习的滑坡易发性建模及其不确定性分析
查看文献： Machine-learning based landslide susceptibility modelling with emphasis on uncertainty analysis
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