深度学习对滑坡易发性评价

和预测有哪些应用和优势？

深度学习在滑坡易发性评价与预测方面应用广泛，通过对大量历史数据进行分析、学习和处理，深度学习可发现隐藏在数据背后的模式和规律，从而帮助我们更加准确地评价和预测滑坡的发生概率和程度。其优势在于能够同时对多种因素进行分析，如地质地形、气候环境、人为因素等，从而提高评价和预测的准确性和精度。