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收录期刊（分区）：Natural Hazards（3区）

论文题目：Spatiotemporal landslide susceptibility modeling based on integrated transfer learning

论文作者：Zhengshan Tian· Yi Wang· Zhice Fang· Yanyan Wang· Baoyu Du

论文地址：
https://link.springer.com/article/10.1007/s11069-025-07690-6

参考文献：Tian Z, Wang Y, Fang Z, et al. Spatiotemporal landslide susceptibility modeling based on integrated transfer learning[J]. Natural Hazards, 2025, 121(19): 22403-22427.

一、文章写作框架

1 引言

2 研究区域和可用数据

2.1研究区域

2.2数据

3 方法

3.1 迁移学*模型

3.1.1 CNN

3.1.2 Attention-BiLSTM

3.1.3 CNN-BiLSTM

3.1.4变压器模型

3.2 堆叠集成学*模型

4结果

4.1数据准备

4.2模型性能比较

4.3单迁移学*模型的性能

4.4堆叠迁移学*模型的性能

5讨论

5.1堆叠集成性能和优化考虑

5.2模型的不确定性

5.3源域的选择

5.4时空转换

6结论

二、研究主要内容与结果、结论

首先，对香港2008年至2019年的研究数据进行预处理，并将其划分为源域和目标域。然后，四种深度学*架构（Transformer、CNN、Attention BiLSTM和CNN BiLSTM）最初在源域数据上进行预训练。在此初始化阶段之后，使用目标域数据对这些模型进行微调，并根据其传输性能对模型进行排名以进行集成。最后，我们整合了最好的两个、三个或四个模型，并分析了滑坡易发性建模结果。

表1 AUC迁移前后学*应用的比较

表2单迁移学*模型的AUC

表3整合迁移学*模型的AUC

在所有迁移学*模型中，四种模型的整合产生了最佳性能，2015年至2017年目标域的AUC为0.9091，比Attention-BiLSTM模型高12.7%。

比较了迁移学*模型和深度学*模型在每个目标领域的AUC，几乎所有迁移学*模型的AUC值都有所提高，这证明了实验模式的有效性。其中，Transformer迁移学*模型表现最好，与非迁移学*相比，2018-2019年目标范围的AUC值高出12%。基于深度学*的集成框架通过组合多个迁移学*模型来提高预测精度，利用它们的互补优势来实现卓越的性能。

基于AUC测量的评估表明，与大多数测试场景中的深度学*实现相比，迁移学*框架实现了增强的预测性能。

图1基于迁移学*的叠加集成模型的滑坡易发性图a和滑坡密度图b

结果表明，香港的高敏感区主要集中在东部地区和大屿山，同时显示出向中部地区的空间转移，从2012年到2019年，香港地区滑坡灾害影响范围逐渐扩大，弥补了滑坡灾害点少、时域分布不均等无法进行准确易发性评价的不足。本研究探讨了滑坡知识在时间维度上的可转移性，为数据稀缺的时空滑坡易发性评估提供了新的视角。

表4CNN和变换器在不同源域的AUC

该实验采用了一种基于深度学*的元模型，并首次探索了在滑坡易发性评估的迁移学*中使用基于深入学*的集成方法。综合模型的比较表明，综合迁移学*模型的AUC值均高于个体迁移学*模型，四种综合模型表现最佳，更稳定。

三、文章创新点

迁移学*已被应用于滑坡易发性评估，以解决样本数据不足导致的预测精度低和模型不稳定的问题。然而，大多数研究在探索空间可转移性方面取得了重大进展，滑坡知识转移的时间维度在很大程度上仍然未知。此外，目前基于集成的迁移方法主要依赖于传统的机器学*技术。因此，这篇论文试图验证滑坡易发性的时变可转移性，这为数据稀缺时期的滑坡易发率评估提供了一种新的解决方案。提出了一个基于深度学*的叠加集成模型，该框架将两层卷积神经网络作为元学*器，解决了目前基于深度学*集成方法在迁移应用中的差距。此外，评估了四种具有代表性的迁移学*模型（Transformer、CNN、BiLSTM和CNN-BiLSTM），并分析了它们用于易感性评估的最佳集成方案的性能。以探索香港滑坡易感性在时间维度上的可转移性。

四、技术方法

4.1 Transformer模型

Transformer模型是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学*架构，由Google在2017年提出，最初用于自然语言处理（NLP）任务。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的序列依赖结构，通过并行计算和全局信息捕捉能力，显著提升了模型在长序列任务中的性能。

（1）核心结构

Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，每部分均包含多个相同的层（如6层或12层）。每层的主要组件包括：

多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：

将输入序列分割为多个“头”（Head），每个头独立计算注意力权重，捕捉不同子空间的信息。

允许模型同时关注序列中的多个位置，捕捉长距离依赖关系（如代词指代、逻辑关联）。

位置编码（Positional Encoding）：

由于Transformer无天然序列顺序感知能力，需通过位置编码（如正弦函数）注入位置信息。

前馈神经网络（Feed-Forward Network）：

对每个位置的输出进行非线性变换，增强模型表达能力。

残差连接与层归一化（Residual Connection & Layer Normalization）：

缓解梯度消失问题，加速训练收敛。

（2）典型应用

自然语言处理（NLP）：

BERT：基于编码器的预训练模型，用于文本分类、问答等任务。

GPT系列：基于解码器的自回归模型，用于文本生成、对话系统。

T5：统一编码器-解码器框架，支持多种NLP任务。

计算机视觉（CV）：

Vision Transformer（ViT）：将图像分割为补丁（Patch）作为序列输入，替代CNN进行图像分类。

Swin Transformer：引入层次化结构，适用于密集预测任务（如目标检测）。

多模态学*：

CLIP：联合训练文本和图像编码器，实现跨模态检索。

DALL·E：生成与文本描述匹配的图像。

Transformer已成为深度学*领域的“通用架构”，不仅在NLP和CV中占据主导地位，还扩展至语音、强化学*等领域。研究者通过改进注意力机制（如稀疏注意力、线性注意力）或结合CNN/RNN的优点，进一步优化其效率与性能。

4.2 CNN

CNN（卷积神经网络，Convolutional Neural Network）是一种专门为处理网格结构数据（如图像、音频、视频等）设计的深度学*模型，通过局部感知和权重共享机制高效提取数据中的空间或时序特征。

（1）核心原理

局部感知（Local Receptive Field）：传统神经网络对输入数据全连接处理，导致参数爆炸。CNN通过卷积核（Filter）仅关注输入数据的局部区域（如图像中的小方块），逐步捕捉局部特征（如边缘、纹理）。

权重共享（Weight Sharing）：同一卷积核在输入数据的所有位置共享参数，大幅减少参数量。例如，一个3×3卷积核处理整张图像时，所有位置的权重相同。

层次化特征提取：低层卷积层捕捉简单特征（如边缘、颜色），高层卷积层组合低层特征形成复杂模式（如物体形状、语义概念）。

（2）典型应用

计算机视觉（CV）：

图像分类：如ResNet、VGGNet，在ImageNet等数据集上达到超人类性能。

目标检测：如YOLO、Faster R-CNN，定位并分类图像中的多个物体。

语义分割：如U-Net，逐像素分类图像区域（如医学图像分割）。

人脸识别：如FaceNet，学*人脸特征的嵌入表示。

其他领域：

音频处理：将音频信号转换为频谱图后，用CNN处理（如语音识别、音乐分类）。

视频分析：结合3D卷积（3D CNN）捕捉时序信息（如动作识别）。

自然语言处理（NLP）：早期用于文本分类（如TextCNN），后被Transformer取代，但在短文本场景仍有效。

CNN是计算机视觉领域的基石，研究者通过改进结构（如ResNet的残差连接、Inception的多尺度卷积）或结合注意力机制（如CBAM、SENet）进一步提升性能。同时，CNN与Transformer的融合（如CvT、CoAtNet）成为新趋势，兼顾局部特征与全局建模能力。

4.3 Attention-BiLSTM

Attention-BiLSTM模型是一种结合了双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制（Attention Mechanism）的深度学*架构，它通过同时捕获序列的正向和反向依赖关系，并动态关注序列中的关键部分，显著提升了模型对上下文信息的建模能力和特征提取效果。

（1）模型组成

双向长短期记忆网络（BiLSTM）：BiLSTM是循环神经网络（RNN）的一种改进模型，由前向LSTM和后向LSTM组成。前向LSTM捕捉序列从过去到未来的信息，后向LSTM捕捉序列从未来到过去的信息。通过拼接前向和后向的隐藏状态，BiLSTM能够更全面地理解序列的上下文信息。

注意力机制（Attention Mechanism）：注意力机制模仿了人类在处理大量信息时选择性集中注意力的能力。它通过计算序列中每个位置与当前任务的相关性权重，动态地关注序列中的关键部分。

在Attention BiLSTM模型中，BiLSTM首先对输入序列进行处理，生成每个位置的隐藏状态。这些隐藏状态包含了序列的上下文信息。然后，注意力机制被应用于这些隐藏状态，计算每个位置与当前任务的相关性权重。这些权重反映了不同位置对当前任务的重要性。最后，根据这些权重对隐藏状态进行加权求和，得到最终的上下文表示向量。这个向量被用于后续的分类或回归任务。

（2）应用场景

Attention BiLSTM模型在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域有广泛应用。例如，在文本分类任务中，该模型能够捕捉文本中的关键信息，提高分类的准确性；在语音识别任务中，该模型能够处理语音信号中的长距离依赖关系，提高识别的准确性；在时间序列预测任务中，该模型能够捕捉时间序列中的复杂模式，提高预测的精度。

4.4 CNN-BiLSTM

CNN-BiLSTM模型是一种结合了卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的混合深度学*架构，它通过CNN提取局部特征，再利用BiLSTM捕捉序列的双向依赖关系，从而在处理具有空间和时序特性的数据时表现出色。

（1）模型组成与原理

卷积神经网络（CNN）部分：CNN主要负责从输入数据中提取局部特征。在图像处理中，CNN通过卷积核在图像上滑动，捕捉局部区域的边缘、纹理等特征；在文本或时序数据处理中，CNN可以看作是对序列的局部窗口进行特征提取。

双向长短期记忆网络（BiLSTM）部分：BiLSTM由前向LSTM和后向LSTM组成，能够同时捕捉序列的正向和反向依赖关系。在处理序列数据时，BiLSTM可以理解序列中每个元素与其前后元素之间的复杂联系。

结合方式：

串联结构：CNN的输出（通常是特征图或特征向量）作为BiLSTM的输入。这种结构先通过CNN提取局部特征，再通过BiLSTM捕捉序列的时序依赖关系。

并行结构（较少见）：CNN和BiLSTM分别处理输入数据的不同部分或不同通道，然后将它们的输出进行融合。这种结构在特定任务中可能更有优势，但实现起来相对复杂。

（2）应用场景

视频分类：在视频分类任务中，CNN可以提取视频帧的空间特征（如物体、场景等），而BiLSTM可以捕捉视频帧之间的时序依赖关系（如动作、事件等）。将两者结合，可以更准确地分类视频内容。

文本分类与情感分析：在文本分类和情感分析任务中，CNN可以提取文本中的局部特征（如短语、句子结构等），而BiLSTM可以捕捉文本中的时序依赖关系（如上下文、语义连贯性等）。将两者结合，可以提高分类的准确性和情感分析的细腻度。

语音识别：在语音识别任务中，CNN可以提取语音信号中的频谱特征（如音调、音量等），而BiLSTM可以捕捉语音信号中的时序依赖关系（如语速、语调变化等）。将两者结合，可以提高语音识别的准确性和鲁棒性。

时间序列预测：在时间序列预测任务中（如股票价格预测、天气预测等），CNN可以提取时间序列中的局部模式（如周期性、趋势性等），而BiLSTM可以捕捉时间序列中的长期依赖关系。将两者结合，可以提高预测的精度和稳定性。

五、文章带来的思考

小编思考：这篇论文提出了基于集成迁移学*的滑坡时空易发性建模方法。首先，小编认为可以学*这篇论文中所用的方法思路，将其应用于其他研究方向譬如边坡失稳预测、岩土体的沉降变形预测、地质灾害预测等多方面，作为创新点开展相关研究。其次，在研究中可以改进或变换其中的方法组合，譬如采用CNN-LSTM、CNN-GRU、Attention-LSTM等方法，作为创新点开展相关研究。

预祝大家在未来寻找到自己的创新点，早日有更深层次研究成果和论文高中。

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