Spatio-temporal analysis of flood events using GIS and remote sensing-based approach in the Ukrina River Basin, Bosnia and Herzegovina
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The subject of this research is the analysis of flood dynamics in the Ukrina River Basin, Bosnia and Herzegovina, using a remote sensing-based approach and geographic information systems during the period 2016–2019. The aim is to identify the spatial and temporal patterns of floods by integrating satellite-derived precipitation data, hydrological data, and Sentinel-1 imagery processed through Google Earth Engine. The methodology included the use of CHIRPS precipitation data and the Standardized Precipitation Index (SPI) for identifying meteorological anomalies, while Sentinel-1 SAR data were used to map flood extent based on radar backscatter change detection. The approach combined temporal analysis with spatial overlays of land use and administrative boundaries to assess affected areas. Flood events were identified in January 2016 (89.98 ha), March 2017 (179.85 ha), March 2018 (58.81 ha), and May 2019 (195.38 ha), coinciding with periods of above-average precipitation (>125%), positive SPI values, and elevated water levels. The spatial analysis of flooded areas, overlaid with land use data, revealed that agricultural land was the most affected category, with 79.21 ha flooded in 2016, 169.15 ha in 2017, 48.89 ha in 2018, and 184.90 ha in 2019. Built-up areas were also significantly impacted, posing risks to infrastructure and economic stability. The cities and municipalities of Derventa, Prnjavor, and Stanari were most frequently affected by floods during the study period. The findings highlight the role of cumulative precipitation and hydrological conditions in triggering flood events and provide insights for flood risk management, including adaptive strategies, early warning, and sustainable land use planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».