好文推荐第82期 | E&G中科院1区文章《结合时空图卷积网络和InSAR技术增强非均质滑坡的长期预测》！

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好文推荐 Enhancing long-term prediction of non-homogeneous landslides incorporating spatiotemporal graph convolutional networks and InSAR 结合时空图卷积网络和InSAR技术增强 非均质滑坡的长期预测 摘要（Abstract） 准确预测滑坡对有效的预警和管理至关重要 ， 但由于触发事件的不可预测性以及土壤和坡体结构的空间异质性，仍然具有挑战性 。现有的预测方法通常依赖于点采样数据，忽略了滑坡演变中的异质性。 为了解决这个问题，我们 提出 将时空图卷积网络（ STGCN ）与合成孔径雷达干涉测量（ InSAR ） 相结合 ，以 捕捉滑坡事件的时空特征 。 STGCN 通过其图神经网络（GNN）层处理空间特征，并利用门控循环单元（GRU）层分析时间动态。这使得 能够更精确地提取与滑坡相关的位移特征 。我们在青藏高原金沙江的色拉山地区应用这一方法，结果表明，STGCN模型相比传统深度学习 ………………………………