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首页> Scientific reports> Landslide susceptibility assessment using lightweight dense residual network with emphasis on deep spatial features.

Landslide susceptibility assessment using lightweight dense residual network with emphasis on deep spatial features.

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第一作者： Shenghua,Xu
第一单位： Chinese Academy of Surveying and Mapping, Beijing, 100830, China.;School of Mapping and Geographical Science, Liaoning Technical University, Fuxin, 123000, China.
作者： Shenghua,Xu [1] ; Zhuolu,Wang [2] ; Jiping,Liu [3] ; Xinrui,Ma [4] ; Tingting,Zhou [5] ; Qing,Tang [3]
作者单位： Chinese Academy of Surveying and Mapping, Beijing, 100830, China.;School of Mapping and Geographical Science, Liaoning Technical University, Fuxin, 123000, China. [1] School of Mapping and Geographical Science, Liaoning Technical University, Fuxin, 123000, China. 47221053@stu.lntu.edu.cn. [2] Chinese Academy of Surveying and Mapping, Beijing, 100830, China. [3] School of Mapping and Geographical Science, Liaoning Technical University, Fuxin, 123000, China. [4] Faculty of Geosciences and Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, 611756, China. [5]
关键词 Deep spatial featureDense residual networkDepthwise separable convolutionLandslide susceptibilityLightweight
DOI 10.1038/s41598-025-97074-4
PMID 40221608
发布时间 2025-04-15
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Scientific reports

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2025年15卷1期

12552页

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