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基于AI技术的滑坡易发性制图研究进展
目录
1.内容概要................................................3
1.1研究背景.............................................3
1.2研究意义.............................................4
1.3研究现状.............................................5
2.AI技术在滑坡易发性评价中的应用..........................7
2.1机器学习概述.........................................8
2.2机器学习在滑坡易发性评价中的应用.....................9
2.2.1支持向量机......................................11
2.2.2随机森林........................................12
2.2.3人工神经网络....................................13
2.2.4深度学习........................................14
3.滑坡易发性制图方法与技术...............................16
3.1数据预处理..........................................17
3.1.1地形数据预处理..................................18
3.1.2气象数据预处理..................................19
3.1.3土壤数据预处理..................................21
3.2滑坡易发性模型构建..................................21
3.2.1基于规则的模型..................................23
3.2.2基于统计的模型..................................24
3.2.3基于机器学习的模型..............................25
3.3滑坡易发性制图......................................26
3.3.1空间插值方法....................................28
3.3.2滑坡易发性分区..................................28
4.滑坡易发性制图精度评估.................................29
4.1评估指标与方法......................................30
4.2实例分析............................................32
5.案例研究...............................................33
5.1案例一..............................................33
5.1.1数据来源与处理..................................35
5.1.2模型构建与制图..................................36
5.1.3精度评估........................................38
5.2案例二..............................................39
5.2.1数据来源与处理..................................40
5.2.2模型构建与制图..................................41
5.2.3精度评估........................................43
6.存在的问题与挑战.......................................44
6.1数据质量问题.......
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