Resumen

Las inundaciones son uno de los desastres naturales más devastadores a nivel mundial. Durante los últimos tres años, las inundaciones han cobrado cientos de vidas y han causado millones de dólares en daños en Irán. En este estudio, detectamos las ubicaciones de las inundaciones y mapeamos las áreas susceptibles a las inundaciones utilizando análisis de datos de series temporales de satélites, así como un nuevo modelo de árboles de decisión alternantes basado en un conjunto de bolsas, conocido como bag-ADTree. Utilizamos datos del Sentinel-1 para la detección de inundaciones y el análisis de series temporales. Empleamos doce parámetros de condicionamiento que incluyen elevación, índice de vegetación de diferencia normalizada, pendiente, índice topográfico de humedad, orientación, curvatura, índice de potencia de corriente, litología, densidad de drenaje, proximidad a ríos, tipo de suelo y precipitación para mapear las áreas susceptibles a las inundaciones. Se utilizaron los modelos ADTree y

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Inundaciones; Irán; Análisis de datos satelitales; Modelo bag-ADTree; Detección de inundaciones; Cartografía de susceptibilidad a inundaciones
• Keywords:Floods; Iran; Satellite data analysis; Bag-ADTree model; Flood detection; Flood susceptibility mapping