Applications of Machine Learning and Geospatial Technology to Assessing Urban Flood Susceptibility: A Case Study of Wadi Hanifa, West of Riyadh City
Questo studio integra l'apprendimento automatico, i sistemi informativi geografici (GIS) e i dati del telerilevamento per generare una mappa di suscettibilità alle inondazioni altamente accurata per il bacino di Wadi Hanifa a Riyadh, identificando quartieri specifici ad alto rischio e fornendo approfondimenti critici per la pianificazione della mitigazione delle inondazioni urbane.