Applications of Machine Learning and Geospatial Technology to Assessing Urban Flood Susceptibility: A Case Study of Wadi Hanifa, West of Riyadh City
Deze studie integreert machine learning, GIS en remote sensing-data om een uiterst nauwkeurige kaart van de overstromingsgevoeligheid voor het Wadi Hanifa-bekken in Riyad te genereren, waarbij specifieke risicovolle wijken worden geïdentificeerd en cruciale inzichten worden geboden voor de planning van stedelijke overstromingsbeheersing.