Natural Hazards GIS-Based Spatial Modeling Using Data Mining Techniques / Pourghasemi, Hamid Reza ; Rossi, Mauro  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Natural Hazards GIS-Based Spatial Modeling Using Data Mining Techniques Tipo de documento: documento electrónico Autores: Pourghasemi, Hamid Reza, ; Rossi, Mauro, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XXII, 296 p. 146 ilustraciones, 131 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-73383-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Desastres naturales  Procesamiento de datos  Peligros Naturales  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 551 Geología. hidrología. meteorología Resumen: Este volumen editado evalúa las capacidades de los algoritmos de minería de datos para el modelado espacial de peligros naturales en diferentes países basándose en una colección de ensayos escritos por expertos en el campo. El libro está organizado sobre diferentes peligros, incluidos deslizamientos de tierra, inundaciones, incendios forestales, hundimientos de tierras, terremotos y erosión de barrancos. Los capítulos fueron revisados ​​por académicos reconocidos en el campo de la investigación de peligros naturales. Cada capítulo proporciona una descripción general del tema, los métodos aplicados y analiza los ejemplos utilizados. Los conceptos y métodos se explican a un nivel que permite a los estudiantes comprender y a otros lectores aprender a través de ejemplos. Este volumen editado está diseñado y estructurado para brindar al lector una descripción general completa de todos los temas tratados. Sirve como referencia para investigadores de diferentes campos, incluidos la agrimensura, la teledetección, la cartografía, los SIG, la geofísica, la geología, los recursos naturales y la geografía. También sirve como guía para investigadores, estudiantes, organizaciones y tomadores de decisiones activos en la planificación del uso de la tierra y la gestión de riesgos. Nota de contenido: Gully erosion modeling using GIS-based data mining techniques in Northern Iran; a comparison between boosted regression tree and multivariate adaptive regression spline -- Concepts for Improving Machine Learning Based Landslide Assessment -- Multi-hazard assessment modeling using multi-criteria analysis and GIS: a case study -- Assessment of the contribution of geo-environmental factors to flood inundation in a semi-arid region of SW Iran: comparison of different advanced modeling approaches -- Land Subsidence modelling using data mining techniques. The case study of Western Thessaly, Greece -- Application of fuzzy analytical network process model for analyzing the gully erosion susceptibility -- Landslide susceptibility prediction maps: from blind-testing to uncertainty of class membership: a review of past and present developments -- Earthquake events modeling using multi-criteria decision analysis in Iran -- Prediction of Rainfall as One of the Main Variables in Several Natural Disasters -- Landslide Inventory, Sampling & Effect of Sampling Strategies on Landslide Susceptibility/Hazard Modelling at a Glance -- GIS-based landslide susceptibility evaluation using certainty factor and index of entropy ensembled with alternating decision tree models -- Evaluation of Sentinel-2 MSI and Pleiades 1B imagery in forest fire susceptibility assessment in temperate regions of Central and Eastern Europe. A case study of Romania -- Monitoring and Management of Land Subsidence induced by over-exploitation of groundwater -- A VEGETATED VARIATION MODEL FOR THE FLOODPLAIN OF LOWER MEKONG DELTA DERIVED FROM MULTI-TEMPORAL ERS-2 AND SENTINEL-1 DATA. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Natural Hazards GIS-Based Spatial Modeling Using Data Mining Techniques [documento electrónico] / Pourghasemi, Hamid Reza, ; Rossi, Mauro,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XXII, 296 p. 146 ilustraciones, 131 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-73383-8 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Desastres naturales  Procesamiento de datos  Peligros Naturales  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 551 Geología. hidrología. meteorología Resumen: Este volumen editado evalúa las capacidades de los algoritmos de minería de datos para el modelado espacial de peligros naturales en diferentes países basándose en una colección de ensayos escritos por expertos en el campo. El libro está organizado sobre diferentes peligros, incluidos deslizamientos de tierra, inundaciones, incendios forestales, hundimientos de tierras, terremotos y erosión de barrancos. Los capítulos fueron revisados ​​por académicos reconocidos en el campo de la investigación de peligros naturales. Cada capítulo proporciona una descripción general del tema, los métodos aplicados y analiza los ejemplos utilizados. Los conceptos y métodos se explican a un nivel que permite a los estudiantes comprender y a otros lectores aprender a través de ejemplos. Este volumen editado está diseñado y estructurado para brindar al lector una descripción general completa de todos los temas tratados. Sirve como referencia para investigadores de diferentes campos, incluidos la agrimensura, la teledetección, la cartografía, los SIG, la geofísica, la geología, los recursos naturales y la geografía. También sirve como guía para investigadores, estudiantes, organizaciones y tomadores de decisiones activos en la planificación del uso de la tierra y la gestión de riesgos. Nota de contenido: Gully erosion modeling using GIS-based data mining techniques in Northern Iran; a comparison between boosted regression tree and multivariate adaptive regression spline -- Concepts for Improving Machine Learning Based Landslide Assessment -- Multi-hazard assessment modeling using multi-criteria analysis and GIS: a case study -- Assessment of the contribution of geo-environmental factors to flood inundation in a semi-arid region of SW Iran: comparison of different advanced modeling approaches -- Land Subsidence modelling using data mining techniques. The case study of Western Thessaly, Greece -- Application of fuzzy analytical network process model for analyzing the gully erosion susceptibility -- Landslide susceptibility prediction maps: from blind-testing to uncertainty of class membership: a review of past and present developments -- Earthquake events modeling using multi-criteria decision analysis in Iran -- Prediction of Rainfall as One of the Main Variables in Several Natural Disasters -- Landslide Inventory, Sampling & Effect of Sampling Strategies on Landslide Susceptibility/Hazard Modelling at a Glance -- GIS-based landslide susceptibility evaluation using certainty factor and index of entropy ensembled with alternating decision tree models -- Evaluation of Sentinel-2 MSI and Pleiades 1B imagery in forest fire susceptibility assessment in temperate regions of Central and Eastern Europe. A case study of Romania -- Monitoring and Management of Land Subsidence induced by over-exploitation of groundwater -- A VEGETATED VARIATION MODEL FOR THE FLOODPLAIN OF LOWER MEKONG DELTA DERIVED FROM MULTI-TEMPORAL ERS-2 AND SENTINEL-1 DATA. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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