Coupling geographic information system integrated fuzzy logic-analytical hierarchy process with global and machine learning based sensitivity analysis for agricultural suitability mapping

2022 ◽  
Vol 196 ◽  
pp. 103343
Author(s):  
Swapan Talukdar ◽  
Mohd Waseem Naikoo ◽  
Javed Mallick ◽  
Bushra Praveen ◽  
Shahfahad ◽  
...  
Keyword(s):  
Machine Learning ◽  
Sensitivity Analysis ◽  
Information System ◽  
Fuzzy Logic ◽  
Geographic Information System ◽  
Analytical Hierarchy Process ◽  
Geographic Information ◽  
Hierarchy Process

scholarly journals Modelagem espacial de áreas suscetíveis a inundações baseada em um modelo multicritério hibrido e Sistema de Informação Geográfica: um estudo de caso aplicado a bacia do Rio Bengalas

2020 ◽  
Vol 13 (3) ◽  
pp. 1145
Author(s):  
Fabiano Peixoto Freiman ◽  
Camila De Oliveira Carvalho
Keyword(s):  
Information System ◽  
Fuzzy Logic ◽  
Geographic Information System ◽  
River Basin ◽  
Analytical Hierarchy Process ◽  
Rio De Janeiro ◽  
Geographic Information ◽  
Flood Susceptibility ◽  
Hierarchy Process

A identificação de áreas suscetíveis a inundações é essencial para o gerenciamento de desastres e definição de políticas públicas. O objetivo deste trabalho é a apresentação de um método para identificação de áreas suscetíveis a inundações através da integração de informações geográficas provenientes de técnicas do Sensoriamento Remoto, as ferramentas do Sistema de Informação Geográfica (SIG), a lógica Fuzzy e a aplicação de Métodos de Análise Multicritério (MAM) Analytical Hierarchy Process (AHP). Para atingir o objetivo foi proposto um estudo de caso, localizado na Bacia do Rio Bengalas, nos municípios de Nova Friburgo e Bom Jardim (Região Serrana do Rio de Janeiro). A modelagem espacial multicritério foi realizada a partir da seleção de um conjunto de dados composto por informações geomorfológicas, hidrológicas e de uso e ocupação do solo. Como resultado, obteve-se um mapa de suscetibilidade a inundações para a região. A coerência do modelo gerado foi verificada a partir do histórico de inundações da bacia do Rio Bengalas. A metodologia, apresentou-se eficiente e adequada para a determinação de áreas suscetíveis a inundações, prevendo com sucesso a distribuição espacial de áreas com riscos a inundações.  Spatial modelling of flood-susceptible areas based on a hybrid multi-criteria model and Geographic Information System: a case study applied to the Bengalas River basin A B S T R A C TThe identification of areas susceptible to flooding is essential for disaster management and public policy making. The objective of this work is the presentation of a method for the identification of areas susceptible to floods through the integration of geographic information from Remote Sensing techniques, Geographic Information System (GIS) tools, Fuzzy logic and the application of Multicriteria Analysis Methods (MAM) Analytical Hierarchy Process (AHP). In order to achieve the objective, a case study was proposed, located in the Bengalas River Basin, in the municipalities of Nova Friburgo and Bom Jardim (Mountain Region of Rio de Janeiro). Multicriteria spatial modeling was performed by selecting a data set composed of geomorphological, hydrological and land use information. As a result, a flood susceptibility map was obtained for the region. The coherence of the generated model was verified from the flood history of the Bengalas River basin. The methodology was efficient and adequate for the determination of areas susceptible to floods, successfully predicting the spatial distribution of areas at risk of flooding.Keywords: flood susceptibility. Fuzzy logic. MAM. AHP. GIS. 

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