Flood susceptibility assessment using GIS and an analytical hierarchy process in Ilorin Metropolis, Kwara, Nigeria
Olaitan Isioye · Maimuna Mahmud Zailani · Mudassir Hassan 等 5 人
用GIS、遥感和AHP评估尼日利亚伊洛林市洪水易发性并制图。
ASTER DEM与Landsat 8影像提取9个因子，AHP加权叠加，200点
42.8%区域高或极高易发，模型总体精度96.5%，Kappa为0.919。
可引入机器学习与实时降雨数据，提升洪水易发性动态预测精度。
该研究聚焦尼日利亚伊洛林城市洪水易发性评估，属城市防灾与GIS遥感应用，与三农、农业信息化、智慧农业等主题无直接关联，不建议进入每日精选。
洪水仍然是尼日利亚夸拉州伊洛林大都市面临的主要环境挑战。本研究利用地理信息系统（GIS）、遥感和层次分析法（AHP）评估了该大都市的洪水敏感性。研究使用ASTER全球数字高程模型和2024年1月获取的Landsat 8 OLI/TIRS影像，提取了九个洪水致灾因子：高程、坡度、河网密度、地形湿度指数、河流功率指数、距河流距离、距道路距离、土地利用/土地覆盖（LULC）以及归一化植被指数。采用层次分析法对这些因子进行赋权，并在ArcGIS中通过加权叠加进行集成。生成的洪水敏感性图将研究区0.8%的区域划分为极低敏感性，9.3%为低敏感性，47.1%为中等敏感性，30.8%为高敏感性，12.0%为极高敏感性。因此，伊洛林大都市42.8%的区域被归类为高或极高洪水敏感性，尤其是沿阿萨河走廊和低洼城市地区。利用200个洪水和非洪水参考点进行的独立验证得出总体精度为96.5%，灵敏度（召回率）为1.00，特异度为0.95，精确率为0.895，Cohen's kappa系数为0.919。结果表明，GIS-AHP框架可用于识别洪水易发区域，并为伊洛林大都市的城市洪水缓解和土地利用规划提供支持。