基于机器学习的区域滑坡危险性评价方法综述

作者：方然可; 刘艳辉^*; 黄志全

来源：中国地质灾害与防治学报, 2021, 32(04): 1-8.

DOI：10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.2021.04-01

• 滑坡
• 危险性评价
• 机器学习
• 方法综述
• 模型研究

我国滑坡灾害分布范围广,危害严重。区域滑坡危险性评价一直都是滑坡灾害防灾减灾的重要内容之一。近年来,随着大数据和人工智能技术的飞速发展,机器学习技术逐渐在滑坡灾害危险性评价方面得到广泛应用,并取得了较好效果。在大量研读文献的基础上,系统阐述了基于机器学习技术的滑坡危险性评价方法研究现状。综述从评价因子选择与量化归一化、数据清洗与样本集构建、模型选取与训练评价等三个关键环节对现有研究成果进行分析评述,最后对机器学习滑坡危险性评价方法的发展趋势提出讨论意见。

• 单位
  华北水利水电大学; 中国地质环境监测院; 洛阳理工学院