Análisis de la susceptibilidad a los deslizamientos de tierra en el distrito de Nilgiris, Tamil Nadu
Versandkostenfrei!
Versandfertig in 1-2 Wochen
26,99 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
13 °P sammeln!
En este estudio se identificaron en primer lugar los lugares en los que se produjeron desprendimientos en el pasado y se creó un formulario de inventario que se integró en el SIG para obtener los predictores del mapa de inventario de desprendimientos. En segundo lugar, se identificaron los predictores de los desprendimientos a partir de los informes de desprendimientos anteriores. En tercer lugar, se elaboraron mapas temáticos de los factores de predicción identificados, a saber, geomorfología, geología, drenaje, precipitaciones, lineamientos, carreteras, vías férreas, suelo, uso y cob...
En este estudio se identificaron en primer lugar los lugares en los que se produjeron desprendimientos en el pasado y se creó un formulario de inventario que se integró en el SIG para obtener los predictores del mapa de inventario de desprendimientos. En segundo lugar, se identificaron los predictores de los desprendimientos a partir de los informes de desprendimientos anteriores. En tercer lugar, se elaboraron mapas temáticos de los factores de predicción identificados, a saber, geomorfología, geología, drenaje, precipitaciones, lineamientos, carreteras, vías férreas, suelo, uso y cobertura del suelo, pendiente y aspecto, utilizando el Sistema de Información Geográfica (SIG). Por último, sobre la base de la importancia relativa de los factores y sus categorías que influyen en la susceptibilidad a los desprendimientos, se calcularon las ponderaciones y clasificaciones de los predictores utilizando dos enfoques de criterios múltiples, a saber, los procesos de jerarquía analítica (AHP) y la evaluación espacial de criterios múltiples (SMCE). Las ponderaciones y calificaciones obtenidas para los factores y predictores se superpusieron utilizando la herramienta de superposición ponderada del software SIG para generar un mapa LS con cinco zonas clasificadas: muy baja, baja, moderada, alta y muy alta. Mediante la comprobación de campo y la curva operativa del receptor (ROC), se validó el mapa LS, utilizando el conjunto de ubicaciones validadas y se determinó un área bajo la curva (A
Andere Kunden interessierten sich für
