論文の概要: XAI Model for Accurate and Interpretable Landslide Susceptibility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06837v1
• Date: Tue, 18 Jan 2022 09:27:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-19 22:47:59.505285
• Title: XAI Model for Accurate and Interpretable Landslide Susceptibility
• Title（参考訳）: XAIモデルによる地すべりの精度・解釈性
• Authors: Khaled Youssef, Kevin Shao, Seulgi Moon, Louis-Serge Bouchard
• Abstract要約: 我々は,地すべりの感受性を評価するための説明可能なAI(XAI)モデルを開発した。 ヒマラヤ東部の3つの地域において,地すべりの影響を受けやすいことが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Landslides are notoriously difficult to predict. Deep neural networks (DNNs) models are more accurate than statistical models. However, they are uninterpretable, making it difficult to extract mechanistic information about landslide controls in the modeled region. We developed an explainable AI (XAI) model to assess landslide susceptibility that is computationally simple and features high accuracy. We validated it on three different regions of eastern Himalaya that are highly susceptible to landslides. SNNs are computationally much simpler than DNNs, yet achieve similar performance while offering insights regarding the relative importance of landslide control factors in each region. Our analysis highlighted the importance of: 1) the product of slope and precipitation rate and 2) topographic aspects that contribute to high susceptibility in landslide areas. These identified controls suggest that strong slope-climate couplings, along with microclimates, play more dominant roles in eastern Himalayan landslides. The model outperforms physically-based stability and statistical models.
• Abstract（参考訳）: 地すべりは予測が難しいことで悪名高い。 ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルは統計モデルよりも正確である。 しかし,これらは解釈不能であり,モデル地域における地すべり制御に関する機械的な情報を抽出することは困難である。 我々は,地すべりの感受性を評価するための説明可能なAI(XAI)モデルを開発した。 地すべりの影響を受けやすいヒマラヤ東部の3地域について検証を行った。 SNNはDNNよりも計算的にはるかに単純であるが、各領域における地すべり制御因子の相対的重要性に関する洞察を提供しながら、同様の性能を達成する。 私たちの分析は、以下の重要性を強調した。 1)斜面と降水率の積、および 2)地すべり地における高い感受性に寄与する地形的側面 これらの制御は, ヒマラヤ東部の地すべりにおいて, 強い斜面-気候結合と微気候が, より支配的な役割を担っていることを示唆している。 このモデルは物理的に安定性と統計モデルを上回っている。

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