滑坡专辑（2020年第3期）
详细信息 来源：中国地质调查局地学文献中心 发布日期：2020年10月22日
内容简介
中国是世界上自然灾害最严重的少数几个国家之一。滑坡灾害作为其中一种主要的地质灾害，因其分布广、破坏性强，每年都造成巨大的经济损失和人员伤亡。滑坡的监测、治理与风险防控备受关注。新时代党和国家事业发展对地质工作的要求发生了重大变化，党的十九大报告中明确提出要“加强地质灾害防治”。中国地质调查局将支撑服务地质灾害防治工作作为近年重点工作之一。
国外地学文献速递（滑坡专辑）是中国地质调查局地学文献中心为支撑国家地质灾害防控体系建设，切实服务地质调查中心工作而推出的《国外地学文献速递》系列专辑之一。
本专辑为2020年滑坡专辑的第3期，收录了选自Elsevier数据库的10 篇文章， 重点关注深度学习模型在滑坡易发性评价中的运用、滑坡监测数据的处理方法以及卫星干涉测量法在慢速滑坡中的应用等方面的最新研究成果，以期为相关科研人员的研究工作提供支撑和服务。
目录介绍
利用地震折射层析成像进行滑坡监测——纳入地形变化信息的重要性 1
异源信息的区域滑坡易发性评价：基于斜坡单元与像素信息的方法 2
深度学习神经网络模型与传统机器学习模型在滑坡易发性评价中的预测性能比较 3
具有不同鲁棒优化算法的KERAS深度学习模型在热带地区浅层滑坡易发性制图中的效果评价 4
多方法位移监测数据的冗余性和一致性是分析极慢滑坡的关键问题——以意大利东阿尔卑斯山东部伊萨尔科（ISARCO）山谷为例 5
在数据驱动的滑坡易发性建模中（不）需要考虑失稳前地形 6
区域滑坡易发性评价的附加价值以东非裂谷西支为例 7
滑坡初始失稳面深度和体积估算方法综述 8
使用卫星干涉测量法绘制一维、二维和三维地表变形时间序列：一种描述慢速滑坡的新方法 9
卫星干涉数据在山区滑坡强度评价中的应用 10
异源信息的区域滑坡易发性评价：基于斜坡单元与像素信息的方法 2
深度学习神经网络模型与传统机器学习模型在滑坡易发性评价中的预测性能比较 3
具有不同鲁棒优化算法的KERAS深度学习模型在热带地区浅层滑坡易发性制图中的效果评价 4
多方法位移监测数据的冗余性和一致性是分析极慢滑坡的关键问题——以意大利东阿尔卑斯山东部伊萨尔科（ISARCO）山谷为例 5
在数据驱动的滑坡易发性建模中（不）需要考虑失稳前地形 6
区域滑坡易发性评价的附加价值以东非裂谷西支为例 7
滑坡初始失稳面深度和体积估算方法综述 8
使用卫星干涉测量法绘制一维、二维和三维地表变形时间序列：一种描述慢速滑坡的新方法 9
卫星干涉数据在山区滑坡强度评价中的应用 10