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为解决滑坡灾害风险评估问题，研究人员以印度喀拉拉邦瓦亚纳德地区为对象，运用 GIS、RS 技术结合 ML（机器学习）与 DL（深度学习）模型（如 RF、SVM 等）开展滑坡敏感性制图研究。结果表明 RF 模型准确率达 97%，为灾害管理和土地利用规划提供了科学依据。
滑坡如同潜伏在山地间的 “隐形杀手”，时刻威胁着人类生命财产安全与生态环境稳定。在印度喀拉拉邦的瓦亚纳德地区，由于地处西高止山脉，独特的地形地貌叠加频繁的强降雨，使得这里成为滑坡灾害的高发地带。近年来，2018 年的季风暴雨引发大规模滑坡，随后几年灾害风险持续升级，传统的统计方法难以精准捕捉环境因子间复杂的非线性关系，且数据质量、模型可解释性等问题制约着风险评估的准确性。如何更高效地识别滑坡高危区域，为灾害预警和土地规划提供科学支撑，成为亟待攻克的难题。
为破解这一困局，研究人员围绕瓦亚纳德地区的滑坡敏感性评估展开深入研究。通过整合多源地理空间数据，构建多种机器学习与深度学习模型，旨在提升滑坡风险预测的精度与可靠性。该研究成果发表在《HydroResearch》，为全球类似高风险地区的灾害管理提供了重要参考。
研究中，团队主要采用了以下关键技术方法：利用 ArcGIS 软件处理多源数据，生成包含海拔、坡度、坡向等 11 个滑坡影响因子（LCF）的专题图层；基于 SRTM DEM 数据提取地形特征参数，通过 Landsat-9 OLI/TIRS 影像结合 Google Earth Engine 进行土地利用与土地覆盖（LULC）分类；运用 Python 构建了逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、梯度提升机（GBM）、人工神经网络（ANN）、深度神经网络（DNN）、循环神经网络 - 长短期记忆网络（RNN-LSTM）等模型，并采用分层抽样将数据按 70:30 比例划分为训练集与测试集，通过接收者操作特征曲线下面积（AUC）等指标评估模型性能。
4.1 LR 模型
通过逻辑回归模型对独立参数进行加权求和，结合 sigmoid 函数生成滑坡发生概率，测试数据的 AUC 得分为 86%，表明其具备一定的预测能力，但在复杂关系捕捉上存在局限。
4.2 SVM 模型
支持向量机模型通过寻找最优分类边界分析数据，测试数据的 AUC 为 90%，能较好地处理线性和非线性问题，在特征空间维度适中时表现稳定。
4.3 RF 模型
随机森林模型在测试中表现最为突出，AUC 高达 97%。该模型通过集成多个决策树，有效捕捉了环境因子间的复杂关系，在训练和测试中均展现出高准确性和鲁棒性，对滑坡高危区域的识别精度显著。
4.4 GBM 模型
梯度提升机模型的测试 AUC 为 95%，通过迭代优化弱学习器，逐步提升预测性能，能较好地处理非线性数据，但在数据噪声较多时可能出现过拟合。
4.5 ANN 与 DNN 模型
人工神经网络（ANN）测试 AUC 为 86%，深度神经网络（DNN）为 81%。尽管在训练中表现优异，但测试性能下滑，反映出深度模型在小数据集下易出现过拟合问题，泛化能力受限。
4.6 RNN-LSTM 模型
循环神经网络 - 长短期记忆网络（RNN-LSTM）的测试 AUC 为 85%，擅长处理时间序列数据，在分析降雨等时间依赖型因子对滑坡的影响时具有一定优势，但对空间特征的提取能力弱于其他模型。
4.8 模型验证与特征重要性
通过特征重要性分析发现，海拔、坡度、降雨、地形湿度指数（TWI）和地质等是影响滑坡敏感性的关键因子。随机森林模型在验证中展现出最佳性能，其高 AUC 值、特异性和召回率表明能有效平衡漏检和误判风险。
研究结论表明，随机森林模型在瓦亚纳德地区滑坡敏感性制图中性能最优，其构建的风险地图精准定位了西高止山脉沿线的高危区域，这些区域因陡峭地形、高降雨强度和密集森林覆盖，成为滑坡易发地带。该研究首次系统对比了多种机器学习与深度学习模型在滑坡预测中的表现，证实了集成学习方法在复杂地理环境中的优越性。
讨论指出，尽管深度学习模型在理论上具有强大的特征提取能力，但在中小规模数据集和简单数据结构场景下，机器学习模型（如随机森林）凭借更高的可解释性和抗过拟合能力更具优势。研究成果为区域土地利用规划提供了科学依据，有助于政府部门划定禁止开发区域、实施边坡加固工程和建立早期预警系统。此外，该研究框架可推广至全球其他滑坡高发地区，通过整合本地化地理数据，优化模型参数，提升灾害风险评估的普适性和准确性，为实现可持续发展目标中的 “减少灾害风险” 提供了重要的技术路径。
