Application of convolutional neural network fused with machine learning modeling framework for geospatial comparative analysis of landslide susceptibility
Application of convolutional neural network fused with machine learning modeling framework for geospatial comparative analysis of landslide susceptibility
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应用卷积神经网络与机器学习建模框架融合进行滑坡敏感性地理空间比较分析
DOI：
10.1007/s11069-022-05326-7
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发表时间：
2022-03
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Mingtao Ding
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zemin Gao;Mingtao Ding
山体滑坡是最普遍和最危险的地质灾害之一。本研究以中国西南地区汶川为例，对滑坡易感性进行了评价。为此，我们构造了一个优化方法
Landslides in mountain settlements are among the most widespread and dangerous geohazards. In this study, we aimed to assess landslide susceptibility using Wenchuan, southwest China, as a case. For this purpose, we constructed an optimization method that
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影响因子：
3.7
作者：
Dou J;Tien Bui D;Yunus AP;Jia K;Song X;Revhaug I;Xia H;Zhu Z
通讯作者：
Zhu Z
影响因子：
6.7
作者：
Fawu Wang;Q. Cheng;L. Highland;M. Miyajima;Huabin Wang;Changgen Yan
通讯作者：
Fawu Wang;Q. Cheng;L. Highland;M. Miyajima;Huabin Wang;Changgen Yan
DOI：
10.1109/sita.2016.7772259
发表时间：
2016-10
期刊：
2016 11th International Conference on Intelligent Systems: Theories and Applications (SITA)
影响因子：
--
作者：
Badre Labiad;A. Berrado;L. Benabbou
通讯作者：
Badre Labiad;A. Berrado;L. Benabbou
DOI：
10.3133/ofr84486
发表时间：
1984
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
E. E. Brabb-E.
通讯作者：
E. E. Brabb-E.
影响因子：
1.1
作者：
P. Patra;R. Devi
通讯作者：
P. Patra;R. Devi