Date of Award

4-2025

Document Type

Dissertation

Degree Name

Doctor of Philosophy in Geographic Information Science

Department

Geography and Urban Sustainability

First Advisor

Dr. Nazmi Saleous

Second Advisor

Prof. Mohamed Saeed

Abstract

Al Ain City has undergone significant land use transformations from 1992 to 2022, marked by a population increase of over 50% and extensive development activities. This period has seen the construction of new residential areas, infrastructure, and commercial establishments, as well as enhancements to green spaces. An analysis of the Digital Terrain Model (DTM) revealed an 83% alteration in the terrain due to urbanization and shifting sand dunes, with most elevation changes under 5 meters.

The primary aim of this dissertation is to develop accurate flash flood risk maps for

Al Ain using high-resolution remote sensing data. This research highlights the dramatic changes in the city’s terrain over the past three decades and emphasizes the need for maintaining an up-to-date DTM. Airborne LiDAR technology is proposed as the most effective method for generating precise DTMs, while high-resolution photogrammetry (e.g., 10 cm resolution) is identified as a secondary option. The dissertation critiques the use of low-resolution open-source Digital Elevation Models (DEMs) like DEM-SRTM, which are inadequate for detailed urban flood risk assessments.

To achieve this objective, the methodology involved acquisition of high-resolution remote sensing data, and the application of advanced processing techniques to create accurate DTMs. Historical terrain data from 1992 and 2022 were analyzed using change detection methods and GIS analysis. Flash flood risk maps were developed based on processed DTMs, identifying varying risk levels across the landscape.

The findings indicate substantial land changes in Al Ain, with 257 km² transformed into built environments and green spaces. The study reveals that the total stream length increased from 221.451 km in 1992 to 2904.1 km by 2022, demonstrating significant environmental shifts. The research also emphasized the importance of accurate DTMs in flood risk management, prompting Al Ain Municipality to commit to regular updates of high-resolution geospatial data.

In 2022, a study was initiated to enhance the DTM for Al Ain, involving high-resolution imagery and dense LiDAR point clouds. This collaborative effort with Al Ain Municipality aimed to create accurate digital terrain and surface models, ultimately aiding in the development of reliable flash flood risk maps. The Municipality has agreed to allocate a budget for biennial updates, ensuring that geospatial resources support ongoing analysis and risk assessments.

These findings underscore the necessity for continuous monitoring and assessment of Al Ain’s evolving landscape to enhance flood risk management strategies.

Arabic Abstract

تطوير خرائط دقيقة لمخاطر الفيضانات في العين باستخدام بيانات الاستشعار عن بُعد عالية الوضوح والدقة

شهدت مدينة العين تحولات كبيرة في استخدامات الأراضي بين عامي 1992 و 2022 ، حيث ارتفع عدد السكان بأكثر من 50 % وتوسعت الأنشطة التنموية بشكل ملحوظ. وقد تميزت هذه الفترة ببناء مناطق سكنية جديدة وتطوير البنية التحتية والمنشآت التجارية، إلى جانب تحسين المساحات الخضراء. وكشفت تحليلات نموذج التضاريس الرقمية (DTM) لمنطقة الدراسة بأن 83 % من التضاريس شهدت تغييرات بسبب التوسع العمراني وتحرك الكثبان الرملية، مع تغيرات في الارتفاعات معظمها أقل من 5 أمتار.

الهدف الأساسي من هذه الأطروحة هو تطوير خرائط دقيقة لمخاطر الفيضانات المفاجئة في مدينة العين باستخدام بيانات استشعار عن بعد عالية الدقة (نموذج التضاريس الرقمي 5م المُنتج من الليدار الجوي). تسلط هذه الدراسة الضوء على التغيرات الكبيرة التي طرأت على تضاريس المدينة خلال العقود الثلاثة الماضية، وتؤكد على أهمية الحفاظ على نموذج تضاريس رقمي محدث. تم اقتراح تقنية الليدار المحمولة جوًا كأفضل طريقة لإنتاج نماذج تضاريس دقيقة، بينما تم تحديد التصوير الجوي عالي الوضوح ( 10 سم) كخيار ثانوي لإنتاج التضاريس. كما تنتقد الأطروحة ، استخدام نماذج الارتفاع الرقمية المجانية (مفتوحة المصدر) ذات الوضوح والدقة المنخفضة مثل ال DEM-SRTM، والتي تُعتبر غير كافية لتقييمات مخاطر الفيضانات التفصيلية في المدن والمناطق الحضرية.

ولتحقيق هذه الأهداف، شملت المنهجية مراجعة للأدبيات، وجمع بيانات استشعار عن بعد عالية الدقة، وتطبيق تقنيات معالجة متقدمة لإنشاء نماذج تضاريس دقيقة. تم تحليل بيانات التضاريس التاريخية من عام 1992 وعام 2007 وكذلك عام 2022 باستخدام أساليب كشف التغير وتحليل نظم المعلومات الجغرافية. وتم انتاج خرائط مخاطر الفيضانات المفاجئة والتي تبين مسارات الشعاب وأماكن تجمعات المياه بناءً على نماذج التضاريس الرقمية المعالجة، مما سمح بتحديد مستويات مختلفة من المخاطر عبر المشهد الطبيعي.

تشير النتائج الأولية إلى تغييرات كبيرة في الأراضي في العين، حيث تم تحويل مساحة 257 كيلومتر مربع إلى بيئات مبنية ومساحات خضراء. وكشفت الدراسة أن إجمالي طول الجداول المائية زاد من 221.451 كيلومتر في عام 1992 إلى 2904.1 كيلومتر في عام 2022 ، مما يدل على تغييرات بيئية كبيرة. كما أكدت الدراسة على أهمية النماذج الرقمية الدقيقة للتضاريس في إدارة مخاطر الفيضانات، مما دفع بلدية مدينة العين إلى الالتزام بتحديثات منتظمة لبيانات الجغرافيا المكانية عالية الدقة.

في عام 2022 ، تم إطلاق مشروع لتعزيز نموذج التضاريس الرقمي لمدينة العين، يشمل استخدام صور جوية عالية الدقة والوضوح وأيضا نقاط ليدارسحابية كثيفة. يهدف هذا العمل إلى إنشاء نماذج رقمية دقيقة لتضاريس سطح الأرض، مما يسهم في تطوير خرائط موثوقة لمخاطر الفيضانات المفاجئة. وقد وافقت البلدية على تخصيص ميزانية لتحديثات كل سنتين، مما يضمن توفير الموارد الجغرافية المكانية لدعم التحليلات والتقييمات المستمرة للمخاطر. تؤكد نتائج البحث على ضرورة المراقبة المستمرة وتقييم المناظر الطبيعية المتغيرة في مدينة العين لتحسين استراتيجيات إدارة مخاطر الفيضانات.

Download

Share

COinS