Littérature scientifique sur le sujet « SUSCEPTIBILTY ZONATION MAPPING »
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Articles de revues sur le sujet "SUSCEPTIBILTY ZONATION MAPPING"
Bornaetxea, Txomin, Mauro Rossi, Ivan Marchesini et Massimiliano Alvioli. « Effective surveyed area and its role in statistical landslide susceptibility assessments ». Natural Hazards and Earth System Sciences 18, no 9 (14 septembre 2018) : 2455–69. http://dx.doi.org/10.5194/nhess-18-2455-2018.
Texte intégralBhandary, Netra Prakash, Ranjan Kumar Dahal, Manita Timilsina et Ryuichi Yatabe. « Rainfall event-based landslide susceptibility zonation mapping ». Natural Hazards 69, no 1 (18 mai 2013) : 365–88. http://dx.doi.org/10.1007/s11069-013-0715-x.
Texte intégralKhaidem, Sukhajit, et Kanwarpreet Singh. « Landslide Susceptibility Mapping along Manipur-Assam NH-37 ». IOP Conference Series : Earth and Environmental Science 889, no 1 (1 novembre 2021) : 012002. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/889/1/012002.
Texte intégralChawla, Amit, Sowmiya Chawla, Srinivas Pasupuleti, A. C. S. Rao, Kripamoy Sarkar et Rajesh Dwivedi. « Landslide Susceptibility Mapping in Darjeeling Himalayas, India ». Advances in Civil Engineering 2018 (16 septembre 2018) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2018/6416492.
Texte intégralKavitha, G., S. Anbazhagan et S. Mani. « Geospatial Technology for Landslide Susceptibility Mapping along the Vathalmalai Ghat road section, South India ». Journal of Geology, Geography and Geoecology 30, no 4 (25 décembre 2021) : 683–91. http://dx.doi.org/10.15421/112163.
Texte intégralShrestha, Him Lal, et Mahesh Poudel. « Landslide Susceptibility Zonation Mapping in Post- Earthquake Scenario in Gorkha District ». Forestry : Journal of Institute of Forestry, Nepal 15 (31 juillet 2018) : 45–56. http://dx.doi.org/10.3126/forestry.v15i0.24920.
Texte intégralDas, Jayshree, Susanta Mahato, Pawan Kumar Joshi et Yuei-An Liou. « Forest Fire Susceptibility Zonation in Eastern India Using Statistical and Weighted Modelling Approaches ». Remote Sensing 15, no 5 (27 février 2023) : 1340. http://dx.doi.org/10.3390/rs15051340.
Texte intégralBasnet, P., M. K. Balla et B. M. Pradhan. « Landslide hazard zonation, mapping and investigation of triggering factors in Phewa lake watershed, Nepal ». Banko Janakari 22, no 2 (1 décembre 2013) : 43–52. http://dx.doi.org/10.3126/banko.v22i2.9198.
Texte intégralSekarlangit, Nadia, Teuku Faisal Fathani et Wahyu Wilopo. « Landslide Susceptibility Mapping of Menoreh Mountain Using Logistic Regression ». Journal of Applied Geology 7, no 1 (28 juin 2022) : 51. http://dx.doi.org/10.22146/jag.72067.
Texte intégralRossi, Mauro, Txomin Bornaetxea et Paola Reichenbach. « LAND-SUITE V1.0 : a suite of tools for statistically based landslide susceptibility zonation ». Geoscientific Model Development 15, no 14 (21 juillet 2022) : 5651–66. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-15-5651-2022.
Texte intégralThèses sur le sujet "SUSCEPTIBILTY ZONATION MAPPING"
Schlögel, Romy. « Quantitative landslide hazard assessment with remote sensing observations and statistical modelling ». Thesis, Strasbourg, 2015. http://www.theses.fr/2015STRAH009/document.
Texte intégralThe analysis of landslide inventories is the basis for quantitative hazard assessment. Landslide inventory maps are prepared using conventional methods (field surveys, visual interpretation of aerial photographs) and new remote sensing techniques. One of the most promising techniques for landslide detection and mapping is related to the measurement of the ground deformation by satellite radar interferometry (InSAR).This doctoral thesis is dedicated to the preparation of a multi-date inventory, from multi-source data, including InSAR, for a quantitative assessment of landslide hazard. The methods associate the analysis of Earth Observation products and statistical modelling for the characterization of landslide hazard in a rural and mountainous region of the South French Alps. They have been developed at the slope (1:5000-1:2000) and the regional (1:25.000-1:10.000) scales. For the creation of a multi-date inventory, this study developed a combined interpretation of time series of SAR images, aerial photographs, geomorphological maps, historical reports and field surveys. At the slope-scale, a geomorphologically-guided methodology using InSAR was proposed to identify landslide displacement patterns and measure their kinematic evolution. At regional scale, spatio-temporal distribution of landslides is characterised and hazard is assessed by computing spatial and temporal probabilities of occurrence for a given intensity of the phenomena. The spatial occurrence is evaluated using a multivariate model (logistic regression). The temporal occurrence of landslide is estimated with a Poisson probability model to compute exceedance probabilities for several return periods. Different mapping units were used in the modelling, and their influence on the results is discussed. Analysis of landslide hazard is then proposed for some particular hotspots. Relationships between landslide (re)activations and triggering factors are envisaged
KUMAR, ANMOL. « LANDSLIDE SUSCEPTIBILTY ZONATION MAPPING USING GIS FOR IDUKKI REGION ». Thesis, 2021. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/19708.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "SUSCEPTIBILTY ZONATION MAPPING"
Kumar, Virender, et Kanwarpreet Singh. « Effectiveness of Remote Sensing and GIS-Based Landslide Susceptibility Zonation Mapping Using Information Value Method ». Dans Lecture Notes in Civil Engineering, 225–34. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-6717-5_22.
Texte intégralYadav, Manish, Sanjit Kumar Pal, Prasoon Kumar Singh et Neha Gupta. « Landslide Susceptibility Zonation Mapping Using Frequency Ratio, Information Value Model, and Logistic Regression Model : A Case Study of Kohima District in Nagaland, India ». Dans Landslides : Detection, Prediction and Monitoring, 333–63. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-23859-8_17.
Texte intégralTrucchia, Andrea, Giorgio Meschi, Paolo Fiorucci, Antonello Provenzale, Marj Tonini et Umberto Pernice. « Spatial wildfire hazard patterns in the Eastern Mediterranean : perspectives from a harmonised approach ». Dans Advances in Forest Fire Research 2022, 1311–17. Imprensa da Universidade de Coimbra, 2022. http://dx.doi.org/10.14195/978-989-26-2298-9_198.
Texte intégralSingh, Nongmaithem Bragy, et Ramesh Veerappan. « GIS-based landslide susceptibility zonation mapping using fuzzy gamma operator model in part of Trans-Asian Highway (Mao-Kangpokpi), Manipur, India ». Dans Disaster Resilience and Sustainability, 171–96. Elsevier, 2021. http://dx.doi.org/10.1016/b978-0-323-85195-4.00027-5.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "SUSCEPTIBILTY ZONATION MAPPING"
Su, Fenghuan, et Peng Cui. « GIS-Based Susceptibility Mapping and Zonation of Debris Flows Caused by Wenchuan Earthquake ». Dans 2009 International Conference on Information Engineering and Computer Science. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/iciecs.2009.5364077.
Texte intégralSingh, Ankit, Tarun Singh et K. S. Rao. « Comparative Study of Machine Learning Vs. BIS Approach for Landslide Hazard Zonation in Kashmir Himalayas, India ». Dans 57th U.S. Rock Mechanics/Geomechanics Symposium. ARMA, 2023. http://dx.doi.org/10.56952/arma-2023-0917.
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