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Flood susceptibility assessment using artificial neural networks in Indonesia

Artificial Intelligence in Geosciences 2021年第1期2卷 215-222页

作者： Stela Priscillia Calogero Schillaci aldo lipani Department of Civil Environmental and Geomatic EngineeringUniversity College London(UCL)United Kingdom European Commission Joint Research CentreItaly

Flood incidents can massively damage and disrupt a city economic or governing ***,flood risk can be mitigated through event planning and city-wide preparation to reduce ***,governments,firms,and civilians to make such preparations,flood susceptibility predictions are *** predict flood susceptibility nine environmental related factors have been *** are elevation,slope,curvature,topographical wetness index(TWI),Euclidean distance from a river,land-cover,stream power index(SPI),soil type and *** work will use these environmental related factors alongside Sentinel-1 satellite imagery in a model intercomparison study to back-predict flood susceptibility in Jakarta for the January 2020 historic flood event across 260 key *** each location,this study uses current environmental conditions to predict flood status in the following *** the imbalance between instances of flooded and non-flooded conditions,the Synthetic Minority Oversampling Technique(SMOTE)has been implemented to balance both classes in the training *** work compares predictions from artificial neural networks(ANN),k-Nearest Neighbors algorithms(k-NN)and Support Vector Machines(SVM)against a random *** effects of the SMOTE are also assessed by training each model on balanced and imbalanced *** ANN is found to be superior to the other machine learning models.

关键词： Radar remote sensing Topography DEM CNN Segmentation Flood Water

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