Landslide Susceptibility Map using ML その2

2019年～2024年まで、機械学習を利用したLSM作成に関する文献を20編程度集めました。

• 文献で使われている手法は、RF や SVM からスタートし、DNN が現れて、2022年ごろから XGB や LightGBM が加わっていました。
• 2022年までは ML の結果のみで LSM を作成していますが、その後は何かと組み合わせるパターンが加わっています。
• imbalance data への対応は under samplimg が主体。1:1～1:2が良い結果を導いているようです。
• 地形スケールの影響を検討している文献もちらほら。30m程度が多いように感じるものの、何が良いかはケースによる、といった文献がありました。
• ブロック全体からポイントを作るか、中心から作るか。滑落崖からつくるか移動体から作るか。微妙な差でしたが滑落崖全体から作るのが良かったようです。

気になった文献のメモ( ..)φ
データ構成のフローチャート Fig. 6 がわかりやすいし、全体構成が参考になります。

Important considerations in machine learning-based landslide susceptibility assessment under future climate conditions | Acta Geotechnica

• undersampling (one-sided selection, k-means clustering, gridded hyperspace even sampling, random sampling)の比較。グリッド型ハイパースペースサンプリング手法が有効
• XGBoostモデルの外挿予測の確認。

 Even though the case study presented in this work is implemented for the state of California, using only California-based datasets for model training may pose several challenges. For instance, the number of positive data samples may be insufficient, leading to a severely imbalanced dataset. In addition, given the changing climate conditions, developing a robust model for future landslide susceptibility assessment requires a diverse dataset not limited to the historical California data to prevent issues with extrapolation due to the impacts of climate change. To address these challenges, a global dataset is used here for training to ensure adequate data samples and reduce extrapolation errors. 

Research indicates that tree-based models, particularly XGBoost [24], are robust to correlated features, and variables do not necessarily need to be removed due to high　correlation. However, to reduce model dimensionality, only one out of each two highly correlated variables is kept in the model.

機械学習をかじっていると転移学習が有効であることを知っているので、この文献の似た考え方は受け入れやすいでしょう。データを利用させてもらえると、日本の LSM は作成しやすくなります。