Přejít k hlavnímu obsahu

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Automated Geo-Spatial System for Generalized Assessment of Socio-Economic Vulnerability due to Landslide in a Region
Autoři: Bhattacharya Devanjan | Ghosh Jayanta Kumar | Boccardo Piero | Komárková Jitka
Rok: 2013
Druh publikace: článek v odborném periodiku
Název zdroje: European Journal of Remote Sensing
Název nakladatele: Italian Society of Remote Sensing
Místo vydání: Firenze
Strana od-do: 379-399
Tituly:
Jazyk Název Abstrakt Klíčová slova
cze Automatizovaný geo-prostorový systém pro vyhodnocení socio-ekonomické zranitelnosti v území způsebené sesuvy půdy Článek popisuje systém automatického vyhodnocení socio-ekonomické zranitelnosti v území, způsobené sesuvem půdy. Vyhodnocení je provedeno na základě kategorizace rizik sesuvů s využitím jak prostorových, tak časových příčinných faktorů. Expetní systém se skládá ze vstupního modulu, modulu porozumění, expertního a výstupního modulu. Systém používá digitální prostorová data. The expert system has input, understanding, expert & output modules & uses digital spatial data of causative factors of landslide. Input accepts thematic images of contributing factors for landslides, Understanding module interprets to extract relevant information as required by expert module consisting of a Knowledge Base & Inference strategy categorizing region into different susceptibilities of landslide. Overlaid on socio-economic parameters in output module for vulnerability maps of landslide on population, forestry, urban, rural, agriculture separately to ascertain the impact of landslide on socio-economy of the Tehri-Garhwal region lower Himalayas, India.
eng Automated Geo-Spatial System for Generalized Assessment of Socio-Economic Vulnerability due to Landslide in a Region The paper explains a system to assess automatically vulnerability due to landslide on socio-economy of a region by categorizing landslide hazard using spatial as well as temporal causative factors. The expert system has input, understanding, expert & output modules & uses digital spatial data of causative factors of landslide. Input accepts thematic images of contributing factors for landslides, Understanding module interprets to extract relevant information as required by expert module consisting of a Knowledge Base & Inference strategy categorizing region into different susceptibilities of landslide. Overlaid on socio-economic parameters in output module for vulnerability maps of landslide on population, forestry, urban, rural, agriculture separately to ascertain the impact of landslide on socio-economy of the Tehri-Garhwal region lower Himalayas, India. Geo-Spatial; socio-economic vulnerability; landslide; knowledge-base; expert system