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Integriertes Verfahren zur flächenhaften Ermittlung des Gefährdungspotentials von Massenbewegungen mit Hilfe von Data Mining Tools = Integrated method for the mapping of the potential hazard of landslides using data mining tools



Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Abdullah Kallash

ImpressumAachen : Publikationsserver der RWTH Aachen University 2009

Umfang154 S. Ill., graph. Darst., Kt.


Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2009

Zusammenfassing in dt. und engl. Sprache


Genehmigende Fakultät
Fak05

Hauptberichter/Gutachter


Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2009-04-27

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-27844
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/51189/files/Kallash_Abdullah.pdf

Einrichtungen

  1. Lehrstuhl für Ingenieurgeologie und Hydrogeologie (532110)
  2. Fachgruppe für Geowissenschaften und Geographie (530000)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Massenbewegung <Geomorphologie> (Genormte SW) ; Analytic Hierarchy Process (Genormte SW) ; Neuronales Netz (Genormte SW) ; Suszeptibilität (Genormte SW) ; Geoinformationssystem (Genormte SW) ; Geowissenschaften (frei) ; ANN (frei) ; AHP (frei) ; Hazard maps (frei) ; landslides (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 550

Kurzfassung
In dieser Arbeit wird ein neues modulares Verfahren zur flächenhaften Ermittlung des Gefährdungspotentials von Massenbewegungen vorgestellt. Dazu sind die Gebiete Lauterecken-Wolfstein, Mainzer Becken und Bernkastel-Kues in Rheinland-Pfalz zur Evaluierung des Verfahrens ausgewählt worden. Das Wissen und die Daten aus den untersuchten Gebieten stammen aus unterschiedlichen Quellen, sodass eine vollständige Automatisierung des Verfahrens nicht möglich ist. Die Grundidee des Verfahrens liegt in der Verteilung des Einschätzungsprozesses der Massenbewegungsgefährdung auf verschiedene Module. Diese Verteilung verbessert den Analyseprozess, indem jedes Modul die Bearbeitung eines Teiles der gesamten Aufgabe übernimmt und somit eine Optimierung auf ein Problem innerhalb des Moduls realisiert werden kann. Der wesentliche Vorteil dieses Ansatzes liegt in der Flexibilität der Analyse, sodass je nach Bedarf gezielt ein bestimmtes Modul aufgerufen wird. Die Module sind so aufgebaut, dass sie sich je nach Informationsart und Datenqualität anpassen können. Die Bearbeitungszeit kann so – ohne die Qualität des Ergebnisses zu beeinträchtigen – reduziert werden.

This dissertation is designed to present a new modular method of hazard assessment of landslides for big study areas using rule based systems and data mining tools like analytical hierarchy process AHP and Artificial Neural Networks ANN. To evaluate this method three regions were chosen in the Palatinate area in Germany. The knowledge and the available data are of different origin which means that the creation of an automatic system to solve the problem is not possible. Accordingly, the main idea of the method depends on the division of the whole assessment process into many small processes. Each of them will be called a module. Every division will form part of the whole process. The main advantage of this method is the high flexibility as regards analyzing so that one specific module depending on the problem is available. The modules are designed to be compatible with the type of available information and the data quality, reducing the time of the processing without affecting the quality of the results.

Fulltext:
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Dokumenttyp
Dissertation / PhD Thesis

Format
online, print

Sprache
German

Externe Identnummern
HBZ: HT016013903

Interne Identnummern
RWTH-CONV-113501
Datensatz-ID: 51189

Beteiligte Länder
Germany

 GO


OpenAccess

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The record appears in these collections:
Document types > Theses > Ph.D. Theses
Faculty of Georesources and Materials Engineering (Fac.5) > Division of Earth Sciences and Geography
Publication server / Open Access
Public records
Publications database
532110
530000

 Record created 2013-01-28, last modified 2022-04-22


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