Learning Displacement-Robust Representations for Landslide Early Warning under Rainfall Forecast Uncertainty

En 3 lignesSystème d'alerte précoce aux glissements de terrain robuste aux incertitudes de prévisions pluviométriques. Utilise l'apprentissage contrastif sensible au mouvement des champs de pluie (RMCL) pour apprendre des représentations stables sous déplacement spatial. Testé sur 2 ans de données au Japon (19 régions) : +37% de précision vs baselines.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain