基于多源地理空间数据与 XGBoost 的滑坡易发性制图

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研究以广东省为研究区，构建融合地形、地质、水文、气候、植被和人为因素的多源环境因子数据集，并引入断层距离和地震点距离等地质因子，采用 XGBoost 模型开展滑坡易发性制图，用 SHAP 分析解释各致灾因子的贡献。

论文资料与摘要整理

整理依据：原始摘要与元数据；未据此展示论文全文

Landslide Susceptibility Mapping Using Multi-Source Geospatial Data and XGBoost

作者：Dezhi Yang；Gang Ai；Dongjin Han
刊物：Remote Sensing
出版时间：2026-07-08
DOI：10.3390/rs18142270

研究方法

构建融合地形、地质、水文、气候、植被和人为因素的多源环境因子数据集，采用 XGBoost 模型制图，并用 SHAP 分析解释因子贡献

研究对象

广东省滑坡易发性评估

主要发现

独立测试集 AUC 为 0.8335，五折分层交叉验证平均 AUC 为 0.8457 ± 0.0219；高易发区主要在广东北部和东部山地丘陵；植被相关变量、道路邻近度、土地覆盖类型、坡度和距煤矿距离为重要贡献因子

材料局限

材料未提供