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Geosci. Front. | 基于多源领域迁移学习的复杂跨区域滑坡易发性制图

Geoscience Frontiers 2025-05-27 09:00
文章摘要
本研究提出了一种多源域自适应卷积神经网络（MDACNN）用于跨区域滑坡易发性制图，解决了传统单源域迁移学习模型在复杂大尺度区域中因域特征偏移导致的性能下降问题。通过融合来自两个源域的滑坡预测知识，MDACNN在中国东南沿海三个区域的应用表明，其能有效整合多源域的迁移知识，学习多样化的滑坡触发机制，显著降低预测偏差，各项指标平均提升16.58%。此外，MDACNN生成的滑坡易发性图准确量化了目标区域内的滑坡风险空间分布，为灾害管理和防治提供了科技支持。
Geosci. Front. | 基于多源领域迁移学习的复杂跨区域滑坡易发性制图
查看文献： Complex cross-regional landslide susceptibility mapping by multi-source domain transfer learning
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