14、基于机器学习的卡纳塔克邦高止山脉地区滑坡预测

基于机器学习的卡纳塔克邦高止山脉地区滑坡预测

1. 研究背景与现状

滑坡是全球山区面临的主要威胁之一，印度卡纳塔克邦的高止山脉地区也不例外。早期超过60%的滑坡预测研究主要依赖于对地质和气候条件的统计评估。研究人员通过分析地质、气候和环境等因素，运用传统统计技术和现代机器学习模型（如神经网络）来预测滑坡的发生。

一些研究强调了将归一化差异植被指数（NDVI）和归一化差异水指数（NDWI）数据与常规地形属性相结合，用于滑坡的划分。滑坡带来的后果往往是不利的，对生态系统和人类社会构成威胁，影响粮食安全和基本生活需求。例如，2017年，拉特纳普拉区因滑坡造成了90多人死亡。

目前已经有一些先进的技术和模型用于滑坡预测。如HXGBRS模型为滑坡预测技术带来了新进展，极端梯度提升与正则化和子采样方法结合时，具有较高的稳定性，能识别模型过拟合的情况。还有研究提出了利用机器学习和物联网解决方案的滑坡预测模型和实时预警系统，该模型考虑了土壤湿度、土壤抗剪强度、降雨强度和地形坡度等多种岩土因素，取得了98%的高精度。

2. 研究区域

研究聚焦于卡纳塔克邦的六个沿海地区，分别是乌塔拉坎纳达、乌杜皮、科达古、奇卡马加尔卢、希莫加和达欣纳坎纳达。这些地区经常发生滑坡，尤其是在雨季。该地区位于西高止山脉东部，由于降雨量高和地形坡度大，地质活动非常活跃。研究区域已使用ArcGIS绘图软件进行了绘图和划分。

3. 数据集描述

用于滑坡可能性预测分析的数据集包含了环境、地质和气候等多种因素，这些因素被认为会对滑坡产生影响。数据集可用于训练已知算法和构建预测模型。
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