【论文推荐|滑坡检测·空间预测·时间预测· 数据驱动的分析】机器学习在滑坡研究中的最新进展与应用（2022）（十一）
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论文地址：https://doi.org/10.1007/s11069-022-05423-7
6 讨论
6.6 预训练模型
在计算机视觉领域，存在在大规模数据集上预训练的算法。当这些算法应用于相似问题（如图像分类）时，ML工程师通常利用预训练模型，以节省时间并减少对更多数据的需求。这一思路可应用于滑坡检测和易感性研究，以提高长期准确性。
6.7 物理模型与机器学习模型
- 与基于机器学习（ML）的模型相比，物理模型所需的校准数据较少，因为它们完全或部分基于已建立的物理定律。
- 这两类方法通常被视为互为替代，数据驱动的模型（包括ML算法）常常在物理模型不可行或成本过高时使用。
实际上，在滑坡研究中，ML算法现已成为数据驱动分析的工具，这些分析在过去通常采用统计技术。然而，物理模型在多方面能够帮助ML：
- （1）提升ML模型的可解释性，
- （2）减少训练ML算法所需的数据量，
- （3）为数据匮乏问题生成合成数据（例如，Jamalinia等，2021）。
将ML方法与物理模型结合，已成为当前工程与科学领域研究的一个探索方向。例如，在计算流体力学领域，人工神经网络（ANN）已被用于求解模拟流体动力学问题的偏微分方程（例如，Kutz 2017；Schenck & Fox 2018；Clark Di Leoni等，2020）。
6.8 有监督学习、无监督学习与强化学习
- 大多数滑坡/机器学习（ML）研究采用有监督学习，这在其他工程和科学领域也很常见。
- 无监督学习方法不太受欢迎，主要是因为它们不适用于标注数据集。
然而，这些方法可用于发现地质系统（包括自然和人工斜坡）的异常数据，尤其在早期预警系统中具有重要应用。
- 部分高级无监督学习方法，如生成对抗网络（GANs）和自编码器（Autoencoders），已应用于滑坡检测（如Fang等，2020中的领域适应）和滑坡易感性制图。
预计未来这些方法将在滑坡研究中得到更多关注。
- 强化学习（RL）目前主要用于研究中，尤其在游戏类问题解决上已表现出成熟性。
Bergen等（2019）提出，强化学习已在地球科学，特别是地震与震源研究中有所应用（如Delores等，2018）。然而，直到2020年为止，尚未有强化学习在滑坡研究中的应用。
- 预计随着滑坡风险评估和管理中对快速数据驱动决策的需求增加，未来滑坡研究将采纳强化学习技术。
6.9 统计方法与机器学习
- 在大范围滑坡检测与空间预测中，机器学习和统计方法共享许多共同特点。
因此，近年来采用机器学习算法的空间预测研究，大多借鉴了Varnes（1984）提出的双变量和多变量统计技术及滑坡易感性评估的经验。主要结果是，几乎所有关于此话题的机器学习文献（据作者所知）都采用了“标准”基于像素的计算方法来进行易感性分析。
- 因此，尽管术语有所不同，但机器学习分析的本质与任何其他数据驱动方法在地理信息系统（GIS）环境中生成滑坡易感性图相同，都是从输入条件因子和滑坡事件图开始。
- 统计方法侧重于推断，通过创建和拟合特定问题的概率模型实现；而机器学习方法则集中于预测，利用通用学习算法在通常丰富且复杂的数据中寻找模式（Bzdok等，2018）。
从这个角度看，机器学习方法在滑坡模式预测中具有更强的潜力。解释模型性能的问题通常在进行地理空间数据驱动分析时被讨论（如Goetz等，2015；Reichenbach等，2018；Lombardo等，2020）。这些具体问题包括：
- 信息分辨率和制图单元（如Calvello等，2013）、
- 条件因子预处理（如Guzzetti等，1999）、
- 滑坡单元相对于非滑坡单元的数量较少（如Tanyu等，2021）、
- 采样策略的影响（如Wang和Brenning，2021）、
- 验证方法（如Steger等，2016）、
- 输入和输出变量的类别数（如Baeza等，2016）。
这些问题对于数据驱动技术在滑坡空间预测中的实施和应用具有重要意义，具体讨论超出了本文的范围。
下节请参考：【论文推荐|滑坡检测·空间预测·时间预测· 数据驱动的分析】机器学习在滑坡研究中的最新进展与应用（2022）（十二）