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Modelling Urban Pluvial Flooding in Cincinnati, Ohio, Using Machine Learning

Urban pluvial flooding presents growing challenges for disaster risk management, yet most susceptibility studies rely on watershed-based frameworks that inadequately capture the localized dynamics of urban systems. This study proposes a city-scale flood susceptibility modeling framework for Cincinna...

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Principais autores: Oluwadamilola Salau, Steven M. Quiring
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: MDPI AG 2026-04-01
coleção:ISPRS International Journal of Geo-Information
Assuntos:
machine learning
flood susceptibility
SHAP
city-scale modeling
Cincinnati
pluvial flood
Acesso em linha:https://www.mdpi.com/2220-9964/15/4/173
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