【论文推荐】深度学习赋能地质灾害分析：数据、模型、应用与机遇（引言）
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2021·Earth-Science Reviews·https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2021.103858
中国地质大学（北京）工程技术学院
深度学习赋能地质灾害分析：数据、模型、应用与机遇
地质灾害由地球动力学活动或地质环境异常变化引发，常对生态环境与人类社会造成重大破坏。
- 近年来，多源地球观测"大数据"的爆发式增长与深度学习技术的突破性发展，为地质灾害分析提供了全新范式，其终极目标在于减轻灾害损失。
- 本文系统综述深度学习在地质灾害分析中的研究进展：首先阐述无人机、卫星平台、原位监测系统等六类常用地球观测数据源；
- 其次解析卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等六种典型深度学习模型的理论基础；
- 进而聚焦滑坡、泥石流、崩塌、雪崩、地震与火山六类典型灾害，梳理深度学习应用案例并总结共性技术范式；
- 最后探讨该领域面临的挑战与未来机遇，以期为相关研究提供理论参考。
1. 引言
地质灾害是指由地球动力学活动或地质环境异常变化引发的自然灾害，主要包括地球内部过程（如地震、火山活动）及相关地球物理过程（如滑坡、泥石流、崩塌、雪崩）等。此类灾害具有突发性强、破坏力大的特点，常导致社会经济秩序紊乱、生态环境损毁及重大生命财产损失。为有效减灾防灾，亟需基于多源观测数据开展灾害机理分析与预测预警研究。
随着空-天-地一体化遥感监测技术的快速发展，地质灾害分析已进入多维度、高精度时代。光学影像、多光谱数据、雷达影像等遥感大数据与实时原位监测数据共同构成海量异构数据源，其具备"4V"特征：体量大（Volume）、更新快（Velocity）、来源广（Variety）、不确定性高（Veracity）。然而，传统分析方法面临显著局限：
- 一方面，线性建模与低阶特征提取难以表征复杂的地球动力学过程，例如基于像素的滑坡检测方法常忽略遥感影像中的几何与上下文信息；
- 另一方面，人工特征工程耗时费力，如地震相位拾取需人工校验波形数据，传统机器学习方法在滑坡检测中依赖繁琐的特征筛选流程。
深度学习作为机器学习的重要分支，通过逐层非线性变换自动提取数据高阶特征，展现出超越传统物理模型的优势。相较于基于物理机制的灾害模型（受限于严格假设条件），数据驱动的深度学习框架能灵活挖掘大数据中的隐含规律，已在滑坡泥石流检测、地震数据去噪插值、灾害易发性评价等任务中取得突破性进展。研究表明，深度学习能够有效解译多源异构灾害数据，为地质灾害智能分析提供全新方法论支撑。
本文系统探讨深度学习在典型地质灾害分析中的多维度应用。据作者所知，此为首篇系统性综述深度学习赋能地质灾害分析的最新进展，主要贡献如下：
1. 数据层创新梳理
- 首次系统梳理支撑地质灾害分析的多源异构数据（如无人机、卫星平台、原位监测系统等），阐明其作为深度学习模型输入源的特性与适配性。
2. 模型技术前沿解析
- 深入剖析卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等六类主流深度学习模型的理论基础，结合地质灾害特性论证其应用潜力，为不同场景下的模型优选提供理论依据。
3. 典型灾害应用全景
- 按灾种分类（滑坡、泥石流、地震等）综述深度学习模型的实际应用场景，揭示模型架构与灾害机理的耦合机制，验证技术方法的工程有效性。
4. 挑战与机遇前瞻
- 深度探讨地质灾害分析中深度学习模型的共性挑战（如小样本学习、物理机制嵌入等），并指出多模态数据融合、可解释性增强等未来突破方向。
全文架构：第2章解析空-天-地一体化监测网络构建的六类异构数据源；第3章详述八种具有里程碑意义的深度学习模型及其演化脉络；第4章聚焦六类典型地质灾害，评述模型应用效能；第5章探讨技术瓶颈与前沿机遇；第6章总结研究范式与发展路线。