【摘 要】
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基于机器学习的滑坡灾害易发性预测模型由于其固有缺陷，难以获得更为可靠的评价结果。自动机器学习作为新兴的智能学习方法，拥有自动选择特征、模型和参数的优良性能，并最大程度减少模型选择和训练成本，因此在滑坡灾害易发性预测方面具有广阔前景。为了深入研究该技术在全球尺度滑坡灾害易发性预测中的可行性，利用Auto-PyTorch自动机器学习模型构建全球尺度滑坡易发性预测处理框架，并与经典机器学习模型——随机森
【基金项目】
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国家自然科学基金联合基金项目——地质环境遥感大数据智能解译（U21A2013）;国家自然科学基金项目——高光谱遥感影像分解模型研究（61271408）； 湖北省地质局科技项目——基于多源数据的自然资源遥感监测体系研究（KJ2022-7）,多灾种应急动态风险区划展示平台建设（KJ2022-58）；
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基于机器学习的滑坡灾害易发性预测模型由于其固有缺陷，难以获得更为可靠的评价结果。自动机器学习作为新兴的智能学习方法，拥有自动选择特征、模型和参数的优良性能，并最大程度减少模型选择和训练成本，因此在滑坡灾害易发性预测方面具有广阔前景。为了深入研究该技术在全球尺度滑坡灾害易发性预测中的可行性，利用Auto-PyTorch自动机器学习模型构建全球尺度滑坡易发性预测处理框架，并与经典机器学习模型——随机森林（RF）模型和朴素贝叶斯（NB）模型进行性能对比。在此基础上，以全球60°N-60°S纬度范围作为研究区，进行全球尺度滑坡灾害易发性制图。实验结果表明，相较于经典机器学习方法，基于自动机器学习的滑坡易发性分析能够获得性能更鲁棒、精度更优越的预测结果，可以为全球性地质灾害风险评估和管理提供坚实的科学依据。
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