数据集概述
本数据集围绕槟城岛滑坡易发性的时空变化展开，基于地形、植被覆盖和土地利用等因素的动态变化，结合贝叶斯优化-极限梯度提升（BayesOpt-XGBoost）模型与GIS技术构建。包含2014、2017、2025年的关键环境因子栅格数据及滑坡点清单，用于支持滑坡易发性的时空动态分析。
文件详解
该数据集按年份和类型分类存储，具体说明如下：
- 2014年环境因子栅格文件（位于2014/目录下）：
- DEM.tif：数字高程模型，TIFF格式
- NDVI.tif：归一化植被指数，TIFF格式
- LC.tif：土地覆盖数据，TIFF格式
- SLOPE.tif：坡度数据，TIFF格式
- 2017年环境因子栅格文件（位于2017/目录下）：
- DEM.tif：数字高程模型，TIFF格式
- NDVI.tif：归一化植被指数，TIFF格式
- LC.tif：土地覆盖数据，TIFF格式
- SLOPE.tif：坡度数据，TIFF格式
- 2025年环境因子栅格文件（位于2025/目录下）：
- DEM_25.tif：数字高程模型，TIFF格式
- NDVI.tif：归一化植被指数，TIFF格式
- LC.tif：土地覆盖数据，TIFF格式
- SLOPE.tif：坡度数据，TIFF格式
- 滑坡点清单文件（位于PENANG LANDSLIDE INVENTORIES/目录下）：
- PENANG_LANDSLIDE_INV.csv：CSV格式，包含字段：
- LONGITUDE：经度
- LATITUDE：纬度
- Binary：滑坡标识（1表示滑坡点）
适用场景
- 地质灾害研究：分析槟城岛不同年份滑坡易发性的时空变化规律
- 机器学习应用：验证BayesOpt-XGBoost模型在滑坡预测中的性能
- 环境动态监测：探究地形、植被覆盖和土地利用变化对滑坡风险的影响
- GIS空间分析：结合多源栅格数据开展滑坡易发性的空间分布研究
- 防灾减灾规划：为区域滑坡风险评估和防控措施制定提供数据支持
