Zobrazeno 1 - 10
of 308
pro vyhledávání: '"Landslide hazard assessment"'
Publikováno v:
International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, Vol 131, Iss , Pp 103947- (2024)
Earthquake-induced landslides cause extensive harm, necessitating accurate predictions for effective risk management. To tackle the dual challenges posed by inadequate model accuracy and the absence of frequency-derived landslide intensity as critica
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b8895fd7088f4930be436c89c98bc002
Publikováno v:
Geoscience Letters, Vol 10, Iss 1, Pp 1-17 (2023)
Abstract The purpose of this work is to carry out seismically induced landslide probabilistic hazard mapping for future seismic scenarios of Aba Prefecture and Chengdu Plain region, Sichuan Province, China. Nine earthquake events that occurred in the
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8b2238b324394ae9929be9898f06e9d4
Publikováno v:
Frontiers in Earth Science, Vol 12 (2024)
Seismic landslide hazard assessment plays a very important guiding role during urgent earthquake relief. In August 2017, an Ms 7.0 earthquake in Jiuzhaigou County, Sichuan Province, China, triggered thousands of landslides. Based on the analysis of g
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/af923d5241dc4111a10e182803f65e1f
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 16, Iss 9, p 1587 (2024)
The landslide hazard assessment plays a crucial role in landslide risk mitigation and land use planning. The result of landslide hazard assessment corrected by surface deformation, obtained through time-series InSAR, has usually proven to have good a
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/16ba548bca7a4151b46138a63c575da2
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 15, Iss 13, p 3350 (2023)
This study presents a novel method for assessing landslide hazards along highways using remote sensing and machine learning. We extract geospatial features such as slope, aspect, and rainfall over Guangxi, China, and apply an extreme gradient boostin
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/67b88af2881e40b1ace272073eb792d7
Publikováno v:
Frontiers in Earth Science, Vol 10 (2022)
The assessment and mitigation of landslide risk affecting hillslopes in highly urbanized and infrastructured environments are often problematic due to the inadequacy of the traditional approach based on landslide inventories and the absence of a shar
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2a81b4f1526d4691b65e17c3a71039eb
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.