Donetsk National Technical University
Please use this identifier to cite or link to this item:
https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/4140| Title: | Оценка плотности вероятности наводнений на основе анализа спутниковых и наземных данных |
| Other Titles: | Flood probability density estimation using satellite data and ground observations |
| Authors: | Скакун, С.В. |
| Keywords: | наводнения геопространственные данные ДЗЗ ансамблевая обработка данных flood geospatial data remote sensing ensemble data processing |
| Issue Date: | 18-Jun-2011 |
| Publisher: | Донецкий национальный технический университет |
| Citation: | С.В. Скакун. Оценка плотности вероятности наводнений на основе анализа спутниковых и наземных данных.// Наукові праці Донецького національного технічного університету, серія «Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка»,вып. 13 (185), Донецк, ДонНТУ, 2011. – С.115-120. |
| Abstract: | In this paper an approach to flood probability density estimation using heterogeneous geospatial data is proposed. We analyzed ground hydrological records to estimate 100 year floods. A new approach to flood probability density estimation is proposed using time- series of satellite images. In order to estimate event-specific flood probability density a neural network approach is used. |
| Description: | В статье рассмотрены вопросы оценки плотности вероятности наводнений на основе анализа разнородных геопространственных данных. Проводится статистический анализ наземных гидрологических данных для оценки периода повторяемости наводнений. Предлагается новый метод оценки плотности вероятности наводнений на основе анализа временных рядов спутниковых данных. Для оценки плотности вероятности для отдельно взятого события предлагается использовать интеллектуальные методы, в частности, нейронные сети. |
| URI: | http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/4140 |
| ISSN: | ISSN 1996-1588 |
| Appears in Collections: | Випуск 13 (185) |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.