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Cartographie des zones sensibles aux inondations à l’aide de techniques SIG, télédétection et d’intelligence artificielle / Hillal Messen

Public ISBD Titre : Cartographie des zones sensibles aux inondations à l’aide de techniques SIG, télédétection et d’intelligence artificielle Type de document : document électronique Auteurs : Hillal Messen, Auteur ; Houcine Serrah, Auteur ; Salah Eddine Tachi, Directeur de thèse ; Zineb Marouf, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2021 Importance : 1 fichier PDF (4.28 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Hydraulique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2021 Bibliogr. f. 68 - 73 Langues : Français (fre) Mots-clés : AdaBoost  ;  Arbre  de  décision  ;  Inondation  ;  Télédétection  ;  Apprentissage  automatique Index. décimale : PH00921 Résumé : Dans cette étude, l'approche adoptée est basée sur les systèmes d'information géographique (SIG), les techniques de télédétection (RS) et les modèles de classification de l'apprentissage automatique qui sont l'arbre de décision et AdaBoost ont été mis en oeuvre pour créer une carte de vulnérabilité aux inondations, dans la province d'Alger. Huit facteurs hydrologiques et topographiques ont été utilisés comme entrées des modèles de vulnérabilité aux inondations. Les résultats ont montré que AdaBoost était le modèle le plus optimal avec une valeur AUC de 0,90 et l’Arbre de décision avec 0,68. Les résultats de cette étude sont utilisés pour la planification et la mise en oeuvre de stratégies d'atténuation des inondations dans la région. Cartographie des zones sensibles aux inondations à l’aide de techniques SIG, télédétection et d’intelligence artificielle [document électronique] / Hillal Messen, Auteur ; Houcine Serrah, Auteur ; Salah Eddine Tachi, Directeur de thèse ; Zineb Marouf, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2021 . - 1 fichier PDF (4.28 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Hydraulique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2021 Bibliogr. f. 68 - 73 Langues : Français (fre) Mots-clés : AdaBoost  ;  Arbre  de  décision  ;  Inondation  ;  Télédétection  ;  Apprentissage  automatique Index. décimale : PH00921 Résumé : Dans cette étude, l'approche adoptée est basée sur les systèmes d'information géographique (SIG), les techniques de télédétection (RS) et les modèles de classification de l'apprentissage automatique qui sont l'arbre de décision et AdaBoost ont été mis en oeuvre pour créer une carte de vulnérabilité aux inondations, dans la province d'Alger. Huit facteurs hydrologiques et topographiques ont été utilisés comme entrées des modèles de vulnérabilité aux inondations. Les résultats ont montré que AdaBoost était le modèle le plus optimal avec une valeur AUC de 0,90 et l’Arbre de décision avec 0,68. Les résultats de cette étude sont utilisés pour la planification et la mise en oeuvre de stratégies d'atténuation des inondations dans la région.

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
EP00319	PH00921	Ressources électroniques	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Exclu du prêt	Hydraulique	En Traitement