融合卷积模糊神经网络与SHAP特征优化的地震诱发滑坡易发性评价

丁明涛; 江辉; 李振洪; 申传庆; 卢昭龙

doi:10.13203/j.whugis20250017

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融合卷积模糊神经网络与SHAP特征优化的地震诱发滑坡易发性评价

遥感与地质灾害 | 更新时间：2026-11-05

- 融合卷积模糊神经网络与SHAP特征优化的地震诱发滑坡易发性评价
- Earthquake-Induced Landslide Susceptibility Assessment by Fusing Convolutional Fuzzy Neural Network and SHAP Feature Optimization
- 武汉大学学报（信息科学版） 2026年51卷第7期页码：1404-1422
- 作者机构：
  
  1.智慧地球重点实验室，北京，100029
  2.长安大学地质工程与测绘学院，陕西西安，710054
  3.黄土科学全国重点实验室，陕西西安，710054
  4.西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室，陕西西安，710054
  5.长安大学地学与卫星大数据研究中心，陕西西安，710054
  6.自然资源部陕西基础地理信息中心，陕西西安，710054
- 作者简介：
  
  丁明涛，博士，教授，主要从事机器学习、遥感影像处理研究。mingtaoding@chd.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(42374027);智慧地球重点实验室基金(KF2023YB04-01);浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划项目(2023C03177);陕西省科技创新团队(2021TD-51);陕西省地学大数据与地质灾害防治创新团队（2022）
- DOI：10.13203/j.whugis20250017
  中图分类号： P237
- 收稿：2025-06-19，
  
  纸质出版：2026-07-05
- 稿件说明：
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丁明涛,江辉,李振洪，等.融合卷积模糊神经网络与SHAP特征优化的地震诱发滑坡易发性评价[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(7):1404-1422.

DING Mingtao,JIANG Hui,LI Zhenhong,et al.Earthquake-Induced Landslide Susceptibility Assessment by Fusing Convolutional Fuzzy Neural Network and SHAP Feature Optimization[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(7):1404-1422.
丁明涛,江辉,李振洪，等.融合卷积模糊神经网络与SHAP特征优化的地震诱发滑坡易发性评价[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(7):1404-1422. DOI：10.13203/j.whugis20250017

DING Mingtao,JIANG Hui,LI Zhenhong,et al.Earthquake-Induced Landslide Susceptibility Assessment by Fusing Convolutional Fuzzy Neural Network and SHAP Feature Optimization[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(7):1404-1422. DOI：10.13203/j.whugis20250017

摘要

地震诱发滑坡是一种破坏性极强、危险性极高的地质灾害，准确评估地震诱发滑坡易发性对于震后救灾减灾及灾后重建至关重要。针对卷积神经网络（convolutional neural network

CNN）在处理地震诱发滑坡样本时，易出现过拟合和多源数据不确定性的问题，提出了一种基于卷积模糊神经网络（convolutional fuzzy neural network

CFNN）的地震诱发滑坡易发性方法。同时，引入夏普利加性解释（Shapley additive explanations

SHAP）特征优化策略，通过定量评估特征重要性，对模型输入进行筛选和优化，提升模型的预测精度。选取2017年九寨沟Ms 7.0地震、2022年芦山Ms 6.1地震及2022年泸定Ms 6.8地震组成研究区，涵盖5 990个滑坡实例，覆盖总面积为72.147 km

，选取16个滑坡影响因子构建并优化CFNN模型，完成了研究区地震诱发滑坡易发性评价。结果表明，距河流的距离、地震峰值加速度、高程、土壤覆盖类型以及距断层的距离是影响滑坡发育的关键因素。在模型性能对比中，相比于传统CNN模型，CFNN模型展现出更优的预测精度和显著的防过拟合能力。通过引入SHAP特征优化策略进一步优化后，CFNN模型在受试者工作特征曲线下的面积值可达0.942 0，表现出极高的预测性能。研究结果验证了CFNN模型在地震滑坡易发性评价中的可靠性，为地震滑坡灾害的预防和监测提供了新的理论依据和技术支持，同时也为深度学习模型在地质灾害领域的应用拓展提供了重要参考。

Abstract

Objectives

Earthquake-induced landslides is a highly destructive and dangerous geologic hazard

and the accurate assessment of their susceptibility is crucial for post-earthquake relief

mitigation

and reconstruction.

Methods

To address the limitations of convolutional neural network (CNN)

such as susceptibility to overfitting and uncertainty in multi-source data

a novel approach based on a convolutional fuzzy neural network (CFNN) is proposed. The proposed method combines the efficient feature extraction capability of CNN with the strong uncertainty handling capability of fuzzy logic to achieve accurate modeling and feature optimization of landslide influencing factors. Additionally

the Shapley additive explanations (SHAP) feature optimization strategy is introduced to quantitatively evaluate feature importance

enabling the selection and optimization of model inputs. The 2017 Jiuzhaigou Ms 7.0

the 2022 Lushan Ms 6.1

and the 2022 Luding Ms 6.8 earthquakes are selected as the study area

which includes a total of 5 990 landslide instances covering an area of 72.147 km

. A total of 16 landslide impact factors are selected for comprehensive analysis. The CFNN model is constructed and optimized to evaluate earthquake-induced landslide susceptibility in the study area.

Results

The results indicate that the distance to rivers

peak ground acceleration

elevation

soil cover type

and distance to faults are the key factors influencing landslide development. Compared with the traditional CNN models

the CFNN model demonstrates superior performance and exhibits significant overfitting resistance. Furthermore

after incorporating the SHAP-based feature optimization strategy

the performance of the CFNN model is further enhanced

achieving an area under the receiver operating characteristic curve of 0.942 0

indicating excellent predictive accuracy.

Conclusions

The results verify the reliability of the CFNN model in earthquake-induced landslide susceptibility evaluation

providing a new theoretical basis and technical support for the prevention and monitoring of such disasters. Moreover

these results provide a valuable reference for advancing the application of deep learning models in geohazard studies.

关键词

Keywords

references

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