4月2日，由长安大学研究生科学技术协会主办、地测学院研科协承办的“青咖沙龙”第144期：“基于深度学习的滑坡易发性评价”，在腾讯课堂上以线上直播的方式成功举办。本期青咖沙龙由地质工程与测绘学院2020级硕士研究生黄武彪同学担任主讲人，共100余名研究生参加。
从研究背景，国内外研究现状，研究区概况等方面出发，黄武彪同学讲解了开展滑坡易发性评估的重要性，尤其是川藏铁路沿线滑坡易发性评估。川藏铁路是新时期国家实施西部大开发综合交通运输体系的重要组成部分，但是由于复杂的地质环境和活跃的地质构造导致其极易发生滑坡等地质灾害。
黄武彪同学介绍了一种层数自适应加权卷积神经网络模型(LAW-CNN)在易发性评估方面的应用及效果。黄武彪同学提到，开展滑坡易发性评估需要建立滑坡灾害空间数据库，选取地形地貌、基础地质、水文环境、人类工程活动等影响因子，使用皮尔逊相关系数和信息增益比对影响因子进行筛选，构建深度学习模型进行滑坡易发性评价，使用相应的指标因子对结果进行分析讨论。
通过此次活动，黄武彪同学给大家分享了滑坡评价方面的知识，使同学们对基于深度学习方法的滑坡易发性评价有了深入的了解，本次活动圆满结束！