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基于可解释性Transformer网络的滑坡易发性预测研究.pdf

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    摘要

    摘要

    滑坡是常见的地质灾害之一，在全球范围内每年都会造成巨大的经济损失

    和人员伤亡。滑坡易发性预测(LandslideSusceptibilityPrediction,LSP)通过分析

    地质、地形和水文等因子，评估区域滑坡发生的可能性，在防灾减灾中发挥着

    重要作用。近年来，机器学习模型被广泛应用于LSP，但仍存在以下不足：（1）

    难以提取环境因子之间复杂的非线性关系；（2）难以刻画栅格单元的空间相邻

    关

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