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Desenvolvimentos socioeconômicos, sistemas de drenagem ineficazes e controle insuficiente dos rios contribuem para uma perda significativa de propriedades e vidas devido à constante ameaça de inundações. Portanto, controlar as ameaças de inundação ao longo do rio Rel, Dhanera, Gujarat, tornou-se ainda mais crucial devido às inundações que causam strain em toda a área durante a estação de monções. As diferentes 52 micro-bacias foram formadas na região de estudo utilizando observações terrestres para a estimativa de perigos de inundação, vulnerabilidade e risco. O AHP-MCDM foi empregado para atribuir classificação de prioridade, peso e categoria de risco para cada micro bacia. A zona de perigo de inundação foi mapeada e sua vulnerabilidade foi caracterizada em diferentes categorias variando de muito baixa a muito alta. Os pesos normalizados de cada fator, ou seja, indicador de perigo (solo, elevação, inclinação, acumulação de fluxo, precipitação) e indicador de vulnerabilidade (LULC, distância do hospital, mapa de densidade populacional) foram estimados utilizando a técnica AHP-MCDM, enquanto LULC junto com a maioria dos outros fatores foram derivados do GEE. A integração de indicadores de vulnerabilidade e perigo fornece insights sobre a sensibilidade às inundações, facilitando a preparação do mapa de risco de inundação. 20 micro-bacias eram suscetíveis a risco alto a muito alto e cobriam uma área de 213,15 km², enquanto 32 micro-bacias estavam na faixa de categoria muito baixa a moderada, cobrindo uma área de 228,41 km². Portanto, a integração de GEE e índices espectrais para obter vários indicadores de perigo e vulnerabilidade, que foram priorizados e classificados usando AHP, é uma metodologia única, facilitando uma avaliação robusta do mapeamento do risco de inundação.
Jodhani et al. (Terç,) estudaram esta questão.