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Joint use of remote sensing data and volunteered geographic information for exposure estimation: evidence from Valparaíso, Chile

Geiß, Christian und Schauß, Anne und Riedlinger, Torsten und Dech, Stefan und Zelaya, Cecilia und Guzman, Nicolas und Hube, Mathias und Jokar Arsanjani, Jamal und Taubenböck, Hannes (2017) Joint use of remote sensing data and volunteered geographic information for exposure estimation: evidence from Valparaíso, Chile. Natural Hazards, 86, Seiten 81-105. Springer. doi: 10.1007/s11069-016-2663-8. ISSN 0921-030X.

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Offizielle URL: http://link.springer.com/article/10.1007/s11069-016-2663-8

Kurzfassung

The impact of natural hazards on mankind has increased dramatically over the past decades. Global urbanization processes and increasing spatial concentrations of exposed elements induce natural hazard risk at a uniquely high level. To mitigate affiliated perils requires detailed knowledge about elements at risk. Considering a high spatiotemporal variability of elements at risk, detailed information is costly in terms of both time and economic resources and therefore often incomplete, aggregated, or outdated. To alleviate these restrictions, the availability of very-high-resolution satellite images promotes accurate and detailed analysis of exposure over various spatial scales with large-area coverage. In the past, valuable approaches were proposed; however, the design of information extraction procedures with a high level of automatization remains challenging. In this paper, we uniquely combine remote sensing data and volunteered geographic information from the OpenStreetMap project (OSM) (i.e., freely accessible geospatial information compiled by volunteers) for a highly automated estimation of crucial exposure components (i.e., number of buildings and population) with a high level of spatial detail. To this purpose, we first obtain labeled training segments from the OSM data in conjunction with the satellite imagery. This allows for learning a supervised algorithmic model (i.e., rotation forest) in order to extract relevant thematic classes of land use/land cover (LULC) from the satellite imagery. Extracted information is jointly deployed with information from the OSM data to estimate the number of buildings with regression techniques (i.e., a multi-linear model from ordinary least-square optimization and a nonlinear support vector regression model are considered). Analogously, urban LULC information is used in conjunction with OSM data to spatially disaggregate population information. Experimental results were obtained for the city of Valparaı´so in Chile. Thereby, we demonstrate the relevance of the approaches by estimating number of affected buildings and population referring to a historical tsunami event.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/111043/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Joint use of remote sensing data and volunteered geographic information for exposure estimation: evidence from Valparaíso, Chile
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Geiß, ChristianChristian.Geiss (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7961-8553NICHT SPEZIFIZIERT
Schauß, Anneanne.schauss (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Riedlinger, Torstentorsten.riedlinger (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Dech, Stefanstefan.dech (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zelaya, CeciliaChilean Navy Hydrographic and Oceanographic Service (SHOA)NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Guzman, NicolasChilean Navy Hydrographic and Oceanographic Service (SHOA)NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hube, MathiasPontificia Universidad Cato´lica de Chile and National Research Center for Integrated NaturalNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Jokar Arsanjani, JamalHeidelberg University, GIScience Research GroupNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Taubenböck, Hanneshannes.taubenboeck (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4360-9126NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:März 2017
Erschienen in:Natural Hazards
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:86
DOI:10.1007/s11069-016-2663-8
Seitenbereich:Seiten 81-105
Verlag:Springer
ISSN:0921-030X
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Exposure, Risk, Vulnerability, Remote sensing, Volunteered geographic Information, Land-use–land-cover classification, Object-based image analysis, Rotation forest, Population disaggregation, Tsunami
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben Zivile Kriseninformation und Georisiken (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit
Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Leitungsbereich DFD
Hinterlegt von: Geiß, Christian
Hinterlegt am:14 Feb 2017 08:42
Letzte Änderung:02 Nov 2023 14:47

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