Leveraging geospatial foundation model embeddings for local-scale landslide susceptibility mapping via positive-unlabeled learning
본 연구는 레이블 부족 및 중복성 문제를 극복하기 위해 AlphaEarth 파운데이션 모델 임베딩을 양의 미라벨 학습(positive-unlabeled learning)과 결합한 배포 지향적 워크플로우를 제안하며, 전이 가능한 지형 공간 표현을 전통적인 물리적 특징과 효과적으로 융합함으로써 홍콩의 고도로 선택적인 국지적 규모 산사태 취약성 매핑을 달성한다.