Ở Việt Nam, sạt lở đất là một trong những hiểm họa thiên tai gây thiệt hại lớn về con người và tài sản, đặc biệt tại các khu vực miền núi. Việc phát triển các mô hình dự báo mới và xây dựng các bản đồ dự báo không gian sạt lở đất tin cậy là cần thiết và hữu ích để giảm nguy cơ sạt lở đất và lập kế hoạch phát triển các khu vực đồi núi. Trong nghiên cứu này, mô hình trí tuệ nhân tạo kết hợp DC-CSFT đã được phát triển và sử dụng để thành lập bản đồ dự báo không gian sạt lở đất tại QL6, tỉnh Hòa Bình, Việt Nam. Hiệu suất của mô hình được đánh giá thông qua các chỉ số thống kê khác nhau bao gồm diện tích dưới đường cong ROC (AUC). Kết quả cho thấy rằng, mô hình DC-CSFT có hiệu suất cao trong việc dự báo không gian sạt lở đất tại khu vực nghiên cứu (AUC = 0,831). Cách tiếp cận này cũng có thể được áp dụng ở các khu vực đồi núi dễ bị sạt lở khác tại Việt Nam để mang lại hiệu quả cao trong công tác phòng ngừa và quản lý sạt lở đất.