Prelucrări de date geo-spațiale în GIS pentru modelarea vulnerabilităților la alunecări de teren studiu de caz – versantul Galata mun. Iași
Închide
Articolul precedent
Articolul urmator
529 39
Ultima descărcare din IBN:
2024-04-03 17:13
Căutarea după subiecte
similare conform CZU
528(498) (1)
Geodezie. Topografie. Fotogrametrie. Cartografie (112)
SM ISO690:2012
ADOMNICĂ, A.-M., DIAC, Madalina, CRENGANIȘ, Loredana. Prelucrări de date geo-spațiale în GIS pentru modelarea vulnerabilităților la alunecări de teren studiu de caz – versantul Galata mun. Iași. In: Cadastru și Drept, 30 septembrie - 1 octombrie 2021, Maximovca. Chişinău Republica Moldova: Universitatea Agrară de Stat din Moldova, 2022, Vol.55, pp. 303-306. ISBN 978-9975-64-271-2; 978-9975-64-328-3.
EXPORT metadate:
Google Scholar
Crossref
CERIF

DataCite
Dublin Core
Cadastru și Drept
Vol.55, 2022
Conferința "Reglementarea utilizării resurselor naturale: realizări și perspective"
Maximovca, Moldova, 30 septembrie - 1 octombrie 2021

Prelucrări de date geo-spațiale în GIS pentru modelarea vulnerabilităților la alunecări de teren studiu de caz – versantul Galata mun. Iași

CZU: 528(498)

Pag. 303-306

Adomnică A.-M., Diac Madalina, Crenganiș Loredana
 
Universitatea Tehnica „Gheorghe Asachi“, Iaşi
 
 
Disponibil în IBN: 10 ianuarie 2022


Rezumat

Climate change and anthropogenic change require the continuous assessment of hazards of all kinds: floods, landslides, fire and seismic risk to avoid material loss and loss of life. The present study assesses the vulnerability to landslides, for the Galata Slope area in Iași, known to be at high risk of landslides. The vulnerability assessment is made based on topo-geo-morphological factors at the micro-scale: the built surface and the distance from the cornice, considering that the slope factor is approximately constant and high enough over the entire studied area. The processing of geospatial data and their analysis in order to assess the vulnerability to slip is done using specialized G.I.S tools and functions, such as: Join attributes by nearest, raster computer that ensures high efficiency in processing large volumes of data.

Cuvinte-cheie
Landslide, GIS, Geospatial data, GNSS, levelling, DEM