Zobrazeno 1 - 10
of 162
pro vyhledávání: '"FLOOD PRONE AREAS"'
Publikováno v:
International Journal of Digital Earth, Vol 17, Iss 1 (2024)
ABSTRACTThis study focuses on determining the optimal distance metric in the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm for spatial modelling of floods. Four distance metrics of the KNN algorithm, namely KNN-Manhattan, KNN-Minkowski, KNN-Euclidean, and KNN-
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f91390d571594d63acbdfe09209e07b5
Publikováno v:
Management Decision, 2021, Vol. 60, Issue 1, pp. 189-210.
Externí odkaz:
http://www.emeraldinsight.com/doi/10.1108/MD-06-2020-0732
Publikováno v:
Journal of Marine Science and Engineering, Vol 11, Iss 12, p 2290 (2023)
The escalating frequency and severity of climate-related hazards in the Mediterranean, particularly in the historic town of Piran, Slovenia, underscore the critical need for enhanced coastal flood prediction and efficient early warning systems. This
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/cf642bfe15af4dbfbf09e0eab6d74bba
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Benjamin Wullobayi Dekongmen, Amos Tiereyangn Kabo-bah, Martin Kyereh Domfeh, Emmanuel Daanoba Sunkari, Yihun Taddele Dile, Eric Ofosu Antwi, Rita Akosua Anima Gyimah
Publikováno v:
Applied Water Science, Vol 11, Iss 7, Pp 1-10 (2021)
Abstract Floods in Ghana have become a perennial challenge in the major cities and communities located in low-lying areas. Therefore, cities and communities located in these areas have been classified as potential or natural flood-prone zones. In thi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/10badb510fbb4ba7aac11427c1ce0b44
Autor:
Jia Min Lin, Lawal Billa
Publikováno v:
Environmental Advances, Vol 6, Iss , Pp 100118- (2021)
An important non-structural solution in flood management is susceptibility mapping, which identifies the likelihood of flood occurrence in an area. Although various models have been applied in flood susceptibility mapping with different successes, Ge
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7c23e7d5948d440797756199163eb3ce
Autor:
Kabir Uddin, Mir A. Matin
Publikováno v:
Progress in Disaster Science, Vol 11, Iss , Pp 100185- (2021)
Low-lying Bangladesh is known as one of the most flood-prone countries in the world. During the last few decades, the frequency, intensity, and duration of floods have increased. To ensure safety and save lives when people's homes submerge because of
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2d81f44d60b54edb8560833890b843a8
Autor:
Filippo Balestra, Michele Del Vecchio, Dina Pirone, Maria Antonia Pedone, Danilo Spina, Salvatore Manfreda, Giovanni Menduni, Daniele Fabrizio Bignami
Publikováno v:
Environmental Sciences Proceedings, Vol 21, Iss 1, p 36 (2022)
This study suggests a rapid methodology to delineate areas prone to flood using machine learning techniques. Based on available historically flooded areas, the model employs and combines globally collectible and reproducible conditioning factors to a
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e6f7082d5d5540e5bf26048a4ebf2713
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.