1.一种滑坡易发性评估模型训练方法，其特征在于，包括：获取指定区域中多个栅格单元的滑坡评价因子数据和滑坡分布数据；

根据所述滑坡分布数据对各个所述栅格单元的所述滑坡评价因子数据进行标注，获得各个所述栅格单元的滑坡样本标注数据；

对于每个所述栅格单元，将所述栅格单元的所述滑坡样本标注数据和相邻的栅格单元的所述滑坡样本标注数据相结合，生成与所述栅格单元对应的滑坡数据矩阵，包括：将所述栅格单元和相邻的8个栅格单元的滑坡样本标注数据组合成一个3*3*n的所述滑坡数据矩阵，其中，n为所述滑坡评价因子数据的数量；所述滑坡评价因子数据包括地形地貌因子数据、水文因子数据、地质因子数据、人类工程活动数据、植被归一化指数和降雨因子数据中的至少一种；

构建卷积神经网络，采用所有所述滑坡数据矩阵组成的数据集训练所述卷积神经网络，获得滑坡易发性评估模型。

2.根据权利要求1所述的滑坡易发性评估模型训练方法，其特征在于，所述获取指定区域中多个栅格单元的滑坡评价因子数据包括：获取所述指定区域的地质数据，在所述地质数据中提取出滑坡评价因子初始数据；

对所述滑坡评价因子初始数据进行归一化处理和评价因子选择，获得所述滑坡评价因子数据。

3.根据权利要求2所述的滑坡易发性评估模型训练方法，其特征在于，所述采用所有所述滑坡数据矩阵组成的数据集训练所述卷积神经网络包括：将所述数据集划分为训练集和测试集；

采用所述训练集训练所述卷积神经网络，并采用测试集对所述卷积神经网络的精度进行测试，迭代训练所述卷积神经网络直至所述卷积神经网络的精度达到预设阈值，获得所述滑坡易发性评估模型。

4.根据权利要求1至3任一项所述的滑坡易发性评估模型训练方法，其特征在于，还包括：

将所述指定区域划分多个尺寸相同的网格，其中每个网格对应的区域为一个所述栅格单元。

5.一种滑坡易发性评估方法，其特征在于，包括：获取指定区域中待评估栅格单元的滑坡评价因子数据和所述待评估栅格单元的相邻的栅格单元的滑坡评价因子数据；

将所述待评估栅格单元的滑坡评价因子数据与所述相邻的栅格单元的滑坡评价因子数据组合成滑坡数据矩阵；

将所述滑坡数据矩阵输入训练好的滑坡易发性评估模型，输出所述待评估栅格单元内发生滑坡的概率，所述发生滑坡的概率为所述待评估栅格单元的滑坡易发性，包括：将所述栅格单元和相邻的8个栅格单元的滑坡样本标注数据组合成一个3*3*n的所述滑坡数据矩阵，其中，n为所述滑坡评价因子数据的数量；所述滑坡评价因子数据包括地形地貌因子数据、水文因子数据、地质因子数据、人类工程活动数据、植被归一化指数和降雨因子数据中的至少一种；

其中，所述训练好的滑坡易发性评估模型采用如权利要求1至4任一项所述的滑坡易发性评估模型训练方法训练得到。

6.一种滑坡易发性评估模型训练装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取指定区域中多个栅格单元的滑坡评价因子数据和滑坡分布数据；

标注模块，用于根据所述滑坡分布数据对各个所述栅格单元的所述滑坡评价因子数据进行标注，获得各个所述栅格单元的滑坡样本标注数据，包括：将所述栅格单元和相邻的8个栅格单元的滑坡样本标注数据组合成一个3*3*n的滑坡数据矩阵，其中，n为所述滑坡评价因子数据的数量；所述滑坡评价因子数据包括地形地貌因子数据、水文因子数据、地质因子数据、人类工程活动数据、植被归一化指数和降雨因子数据中的至少一种；

第一处理模块，用于对于每个所述栅格单元，将所述栅格单元的所述滑坡样本标注数据和相邻的栅格单元的所述滑坡样本标注数据相结合，生成与所述栅格单元对应的滑坡数据矩阵；

训练模块，用于构建卷积神经网络，采用所有所述滑坡数据矩阵组成的数据集训练所述卷积神经网络，获得滑坡易发性评估模型。

7.一种滑坡易发性评估装置，其特征在于，包括：第二获取模块，用于获取指定区域中待评估栅格单元的滑坡评价因子数据和所述待评估栅格单元的相邻的栅格单元的滑坡评价因子数据；

第二处理模块，用于将所述待评估栅格单元的滑坡评价因子数据与所述相邻的栅格单元的滑坡评价因子数据组合成滑坡数据矩阵，包括：将所述栅格单元和相邻的8个栅格单元的滑坡样本标注数据组合成一个3*3*n的所述滑坡数据矩阵，其中，n为所述滑坡评价因子数据的数量；

评估模块，用于将所述滑坡数据矩阵输入训练好的滑坡易发性评估模型，输出所述待评估栅格单元内发生滑坡的概率，所述发生滑坡的概率为所述待评估栅格单元的滑坡易发性；所述滑坡评价因子数据包括地形地貌因子数据、水文因子数据、地质因子数据、人类工程活动数据、植被归一化指数和降雨因子数据中的至少一种；

其中，所述训练好的滑坡易发性评估模型采用如权利要求1至4任一项所述的滑坡易发性评估模型训练方法训练得到。

8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；

所述存储器，用于存储计算机程序；

所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至4任一项所述的滑坡易发性评估模型训练方法或如权利要求5所述的滑坡易发性评估方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至4任一项所述的滑坡易发性评估模型训练方法或如权利要求5所述的滑坡易发性评估方法。