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Auteur Tomasz Salata |
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Algorithm of land cover spatial data processing for the local flood risk mapping / Monika Siejka in Survey review, vol 50 n° 362 (August 2018)
[article]
Titre : Algorithm of land cover spatial data processing for the local flood risk mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Monika Siejka, Auteur ; Monika Mika, Auteur ; Tomasz Salata, Auteur ; Przemysław Leń, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 397 - 403 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] cours d'eau
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] Pologne
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] traitement de données localiséesRésumé : (Auteur) Floods are a natural phenomenon that has always been and will pose a threat to people’s life and health, their property and the environment. Total elimination of the flood is impossible, but the current state of knowledge enables the use of the available tools in order to reduce the scale of these threats. The aim of the study is to develop a methodology of identification of the areas of hindered flow of water, located in the immediate vicinity of rivers. The proposed methodology is based on a study of the land cover. The developed algorithm of land cover spatial data processing for the local flood risk mapping implements GIS tools. Verification of the developed method was carried out on the example of selected rivers in Poland, only one of which is covered by the plans of flood risk management and causes periodic floodings. Numéro de notice : A2018-446 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00396265.2017.1287620 Date de publication en ligne : 22/02/2017 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2017.1287620 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91031
in Survey review > vol 50 n° 362 (August 2018) . - pp 397 - 403[article]