Accurate and Robust Generative Approach for Overcoming Data Sparsity and Imbalance in Landslide Modeling with A Tabular Foundation Model
作者: Kaixuan Shao, Gang Mei, Yinghan Wu, Nengxiong Xu, Jianbing Peng
分类: cs.LG
发布日期: 2026-04-28
💡 一句话要点
提出基于表格基础模型的生成方法，解决滑坡建模中数据稀疏和不平衡问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 滑坡建模 数据生成 表格基础模型 数据稀疏 数据不平衡 风险评估 地质灾害
📋 核心要点
- 现有滑坡建模方法难以捕捉复杂特征关系，且在不同环境因素下鲁棒性不足，限制了滑坡风险评估的准确性。
- 利用表格基础模型学习滑坡发生的多变量依赖和统计特征，生成更真实、鲁棒的滑坡数据集。
- 实验表明，生成的数据集与真实分布高度吻合，在不同环境背景下均表现出良好的鲁棒性，有效提升滑坡建模效果。
📝 摘要（中文）
滑坡调查依赖于充分且平衡的观测数据，这些数据受到地质、水文和人为因素的影响。然而，现有的滑坡清单通常是稀疏且不平衡的，这限制了对触发条件和失效机制的理解。数据生成提供了一种有效的方法，可以帮助从有限的滑坡观测中捕获特征依赖关系。然而，现有的滑坡生成方法通常难以捕捉特征之间复杂的关联，并且缺乏跨多种场景和交互因素的鲁棒性。本文提出了一种准确而鲁棒的方法，通过利用表格基础模型来生成多特征滑坡数据集。通过利用从有限观测中学习的能力，该方法有效地保留了滑坡发生中固有的多变量依赖性和统计特征。在20个滑坡清单上的对比实验表明，生成的数据集与观测分布紧密对齐，保持了真实的特征依赖性，并在不同的环境背景下表现出鲁棒性。这项工作提供了一种有效的方法来克服数据稀疏和不平衡问题，并加强了在有限观测下的滑坡易发性建模和风险评估。
🔬 方法详解
问题定义：滑坡建模依赖于高质量的观测数据，但实际中滑坡数据往往存在稀疏性和类别不平衡问题，导致模型难以准确捕捉滑坡发生的内在规律和复杂特征关系。现有数据生成方法在处理多因素交互影响和保证生成数据的真实性与鲁棒性方面存在不足，限制了滑坡易发性建模和风险评估的精度。
核心思路：本文的核心思路是利用表格基础模型强大的学习能力，从有限的滑坡观测数据中学习滑坡发生的多变量依赖关系和统计特征，从而生成高质量的滑坡数据集。通过生成更多样化、更平衡的数据，缓解数据稀疏和不平衡问题，提升滑坡模型的泛化能力和鲁棒性。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据预处理：对原始滑坡数据进行清洗、转换和标准化，使其符合表格基础模型的输入要求。2) 模型训练：利用表格基础模型学习滑坡数据的特征分布和依赖关系。3) 数据生成：基于训练好的模型，生成新的滑坡数据样本。4) 数据评估：评估生成数据的质量，包括与真实数据的分布相似性、特征依赖关系保持程度以及对滑坡模型性能的提升效果。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将表格基础模型应用于滑坡数据生成，充分利用了表格基础模型在处理表格数据方面的优势，能够有效捕捉滑坡发生的多变量依赖关系和统计特征。与传统的滑坡数据生成方法相比，该方法生成的数据更真实、更鲁棒，能够更好地提升滑坡模型的性能。
关键设计：论文中使用的表格基础模型具体类型未知，但关键设计可能包括：合适的模型结构选择（例如Transformer-based模型），针对滑坡数据特点设计的损失函数（例如考虑类别不平衡的损失函数），以及数据增强策略（例如针对滑坡数据的特定增强方法）。具体的参数设置和网络结构等细节需要在论文中进一步查找。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在20个滑坡清单上的实验结果表明，该方法生成的数据集与观测分布高度吻合，保持了真实的特征依赖性，并在不同的环境背景下表现出良好的鲁棒性。具体的性能提升数据未知，但论文强调该方法能够有效克服数据稀疏和不平衡问题，显著提升滑坡易发性建模和风险评估的准确性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于滑坡易发性评估、滑坡风险管理和灾害防治等领域。通过生成高质量的滑坡数据，可以有效提升滑坡模型的精度和泛化能力，为滑坡灾害的预测和预警提供更可靠的依据。此外，该方法还可以应用于其他地质灾害的建模和风险评估，具有重要的实际应用价值和推广前景。
📄 摘要（原文）
Landslide investigation relies on sufficient and well-balanced observational data influenced by geological, hydrological, and anthropogenic factors. Available landslide inventories are often sparse and imbalanced, which limits understanding of triggering conditions and failure mechanisms. Data generation provides an effective approach to help capture feature dependencies from limited landslide observations. However, existing generation approaches for landslides often struggle to capture complex relationships among features and lack robustness across multiple scenarios and interacting factors. Here, we propose an accurate and robust approach for generating multi-feature landslide datasets by utilizing a tabular foundation model. By leveraging the capacity to learn from limited observations, the proposed approach effectively preserves the multivariate dependencies and statistical characteristics inherent in landslide occurrences. Comparative experiments on 20 landslide inventories demonstrate that the generated datasets closely align with observed distributions, maintain realistic feature dependencies, and exhibit robustness across different environmental contexts. This work provides an effective approach to overcome data sparsity and imbalance and strengthens landslide susceptibility modeling and risk assessment under limited observations.