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Remote Sensing of Natural Hazards

Ahmed, Bayes ; Alam, Akhtar
Basel:, 2022
Online E-Book - 314

Titel:
Remote Sensing of Natural Hazards
Autor/in / Beteiligte Person: Ahmed, Bayes ; Alam, Akhtar
Link:
Veröffentlichung: Basel:, 2022
Medientyp: E-Book
Umfang: 314
ISBN: 978-3-0365-4308-6 (print) ; 978-3-0365-4307-9 (print)
DOI: 10.3390/books978-3-0365-4307-9
Schlagwort:
  • sequential estimation
  • InSAR time series
  • groundwater
  • land subsidence and rebound
  • earthquake
  • rapid mapping
  • damage assessment
  • deep learning
  • convolutional neural networks
  • ordinal regression
  • aerial image
  • landslide
  • machine learning models
  • remote sensing
  • ensemble models
  • validation
  • ice storm
  • forest ecosystems
  • disaster impact
  • post-disaster recovery
  • ice jam
  • snowmelt
  • flood mapping
  • monitoring and prediction
  • VIIRS
  • ABI
  • NUAE
  • flash flood
  • BRT
  • CART
  • naive Bayes tree
  • geohydrological model
  • landslide susceptibility
  • Bangladesh
  • digital elevation model
  • random forest
  • modified frequency ratio
  • logistic regression
  • automatic landslide detection
  • OBIA
  • PBA
  • random forests
  • supervised classification
  • landslides
  • uncertainty
  • K-Nearest Neighbor
  • Multi-Layer Perceptron
  • Random Forest
  • Support Vector Machine
  • agriculture
  • drought
  • NDVI
  • MODIS
  • landslide deformation
  • InSAR
  • reservoir water level
  • Sentinel-1
  • Three Gorges Reservoir area (China)
  • peri-urbanization
  • urban growth boundary demarcation
  • climate change
  • climate migrants
  • natural hazards
  • flooding
  • land use and land cover
  • night-time light data
  • Dhaka
  • bic Book Industry Communication:G Reference, information & interdisciplinary subjects:GP Research & information: general
  • bic Book Industry Communication:R Earth sciences, geography, environment, planning:RG Geography
Sonstiges:
  • Nachgewiesen in: Directory of Open Access Books
  • Sprachen: English
  • Original Material: MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute
  • Document Type: eBook
  • File Description: application/octet-stream
  • Language: English
  • Rights: Attribution 4.0 International ; URL: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
  • Notes: ONIX_20220916_9783036543086_32

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