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A satellite imagery-driven framework for rapid resource allocation in flood scenarios to enhance loss and damage fund effectiveness

Eudaric, Jeremy Nicolas und Kreibich, Heidi und Camero, Andres und Rafiezadeh Shahi, Kasra und Martinis, Sandro und Zhu, Xiao Xiang (2024) A satellite imagery-driven framework for rapid resource allocation in flood scenarios to enhance loss and damage fund effectiveness. Scientific Reports, 14, Seiten 1-11. Nature Publishing Group. doi: 10.1038/s41598-024-69977-1. ISSN 2045-2322.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
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Offizielle URL: https://www.nature.com/articles/s41598-024-69977-1

Kurzfassung

The impact of climate change and urbanization has increased the risk of flooding. During the UN Climate Change Conference 28 (COP 28), an agreement was reached to establish “The Loss and Damage Fund” to assist low‑income countries impacted by climate change. However, allocating the resources required for post‑flood reconstruction and reimbursement is challenging due to the limited availability of data and the absence of a comprehensive tool. Here, we propose a novel resource allocation framework based on remote sensing and geospatial data near the flood peak, such as buildings and population. The quantification of resource distribution utilizes an exposure index for each municipality, which interacts with various drivers, including flood hazard drivers, buildings exposure, and population exposure. The proposed framework asses the flood extension using pre‑ and post‑flood Sentinel‑1 Synthetic Aperture Radar (SAR) data. To demonstrate the effectiveness of this framework, an analysis was conducted on the flood that occurred in the Thessaly region of Greece in September 2023. The study revealed that the municipality of Palamas has the highest need for resource allocation, with an exposure index rating of 5/8. Any government can use this framework for rapid decision‑making and to expedite post‑flood recovery

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/207442/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:A satellite imagery-driven framework for rapid resource allocation in flood scenarios to enhance loss and damage fund effectiveness
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Eudaric, Jeremy Nicolasjeremy.eudaric (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kreibich, HeidiSection Hydrology, GFZ German Research Centre for GeosciencesNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Camero, AndresAndres.CameroUnzueta (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8152-9381NICHT SPEZIFIZIERT
Rafiezadeh Shahi, KasraSection Hydrology, GFZ German Research Centre for GeosciencesNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Martinis, Sandrosandro.martinis (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6400-361XNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao XiangTechnical University of Munich / Munich Center for Machine Learning, 80333, Munich, GermanyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:12 Juni 2024
Erschienen in:Scientific Reports
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:14
DOI:10.1038/s41598-024-69977-1
Seitenbereich:Seiten 1-11
Verlag:Nature Publishing Group
ISSN:2045-2322
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Satellite imagery, The Loss and Damage Fund, floods, resources allocation
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 - Künstliche Intelligenz
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Eudaric, Jeremy Nicolas
Hinterlegt am:15 Okt 2024 14:44
Letzte Änderung:15 Jan 2025 11:19

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