معهد العلوم و التكنولوجيا

Permanent URI for this communityhttps://dspace.cu-maghnia.dz/handle/123456789/4

Browse

Filters

20251

Settings

Author: search.filters.author.GHENNANE ,WalidSubject: search.filters.subject.SIG

Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Évaluation et cartographie de l'aléa inondation pour une meilleure intégration dans la planification urbaine : Cas de la ville de Bab-El Assa
    (Institut des sciences et de la technologieDéparteemt d'ydraulique/, 2025-07-07) GHENNANE ,Walid
    ملخص تطوّر هذه الدراسة منهجية متكاملة لتقييم مخاطر الفيضانات مطبّقة على بلدية باب العسّة، استجابةً لتزايد هذه الظاهرة بسبب التغيّرات المناخية. تمّت مقارنة ثلاث مقاربات متكاملة: طريقة التحليل الهرمي (AHP) التي تدمج عشرة معايير جيومورفولوجية وبيئية، وصور الرادار سنتينل-1 للكشف المباشر عن المناطق المغمورة بالمياه، وتقنية (TOPSIS) القائمة على المسافات إلى الحلول المُثلى. يكشف التحقّق من صحة النتائج بتحليل (ROC-AUC) عن تفوّق طريقة التحليل الهرمي (AHP) (AUC = 0.906)، تليها تقنية(TOPSIS) (AUC = 0.893). يؤكّد التحليل وجود ثلاث مناطق عالية الخطورة متكرّرة ويحدّد مناطق جديدة معرّضة للخطر غير مُدرجة رسمياً. تسلّط الدراسة الضوء على الدور الاختلالات نظام الصرف الصحي الحضري التي يحوّل البنية التحتية الوقائية إلى مصادر هشاشة. توفّر هذه البحوث إطاراً منهجياً عملياً للإدارة الوقائية للمخاطر والتخطيط الإقليمي، ممّا يفتح آفاقاً لدمج الذكاء الاصطناعي والتكيّف مع السيناريوهات المناخية المستقبلية. Abstract This study develops an integrated methodology for flood risk assessment applied to the municipality of Bab El Assa located in the west of Algeria, addressing the intensification of these phenomena due to climate change. Three complementary approaches were compared: the AHP method integrating ten geomorphological and environmental criteria, Sentinel-1 radar imagery for direct detection of flooded areas, and the TOPSIS technique based on distances to ideal solutions. ROC-AUC analysis validation reveals the superiority of AHP (AUC = 0.906), followed by TOPSIS (AUC = 0.893). The analysis confirms three recurrent high-risk zones and identifies new vulnerable areas not officially listed. The study highlights the aggravating role of urban drainage system dysfunctions that transform protective infrastructure into sources of vulnerability. This research provides an operational methodological framework for preventive risk management and territorial planning, opening perspectives for artificial intelligence integration and adaptation to future climate scenario.