Saltar para:
Logótipo
Comuta visibilidade da coluna esquerda
Você está em: Início > Publicações > Visualização > Using open building data in the development of exposure data sets for catastrophe risk modelling

Publicações

Using open building data in the development of exposure data sets for catastrophe risk modelling

Título
Using open building data in the development of exposure data sets for catastrophe risk modelling
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2016
Autores
Martina, M
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Revista
Vol. 16
Páginas: 417-429
ISSN: 1561-8633
Editora: Copernicus
Outras Informações
ID Authenticus: P-00R-CGR
Abstract (EN): One of the necessary components to perform catastrophe risk modelling is information on the buildings at risk, such as their spatial location, geometry, height, occupancy type and other characteristics. This is commonly referred to as the exposure model or data set. When modelling large areas, developing exposure data sets with the relevant information about every individual building is not practicable. Thus, census data at coarse spatial resolutions are often used as the starting point for the creation of such data sets, after which disaggregation to finer resolutions is carried out using different methods, based on proxies such as the population distribution. While these methods can produce acceptable results, they cannot be considered ideal. Nowadays, the availability of open data is increasing and it is possible to obtain information about buildings for some regions. Although this type of information is usually limited and, therefore, insufficient to generate an exposure data set, it can still be very useful in its elaboration. In this paper, we focus on how open building data can be used to develop a gridded exposure model by disaggregating existing census data at coarser resolutions. Furthermore, we analyse how the selection of the level of spatial resolution can impact the accuracy and precision of the model, and compare the results in terms of affected residential building areas, due to a flood event, between different models.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 13
Documentos
Não foi encontrado nenhum documento associado à publicação.
Publicações Relacionadas

Dos mesmos autores

Applicability of crop models in the context of parametric insurance – a Caribbean case study (2021)
Outras Publicações
Monteleone, B; Cesarini, L; Figueiredo, R; Martina, M
Exposure modelling of transmission towers using street-level imagery and a deep learning object detection model (2022)
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Cesarini, L; Martina, M; Figueiredo, R; Romão, X

Da mesma revista

The whole is greater than the sum of its parts: a holistic graph-based assessment approach for natural hazard risk of complex systems (2020)
Artigo em Revista Científica Internacional
Marcello Arosio; Mario L. V. Martina; Rui Figueiredo
The potential of machine learning for weather index insurance (2021)
Artigo em Revista Científica Internacional
Luigi Cesarini; Rui Figueiredo; Beatrice Monteleone; Mario L. V. Martina
Seismo-electromagnetic phenomena in the western part of the Eurasia-Nubia plate boundary (2011)
Artigo em Revista Científica Internacional
H. G. Silva; M. Bezzeghoud; J. P. Rocha; P. F. Biagi; M. Tlemçani; R. N. Rosa; M. A. Salgueiro da Silva; J. F. Borges; B. Caldeira; A. H. Reis; M. Manso
Seismo-electromagnetic phenomena in the western part of the Eurasia-Nubia plate boundary (2011)
Artigo em Revista Científica Internacional
H. G. Silva; M. Bezzeghoud; J. P. Rocha; P. F. Biagi; M. Tlemçani; R. N. Rosa; M. A. Salgueiro da Silva; J. F. Borges; B. Caldeira; A. H. Reis; M. Manso

Ver todas (9)

Recomendar Página Voltar ao Topo
Copyright 1996-2025 © Faculdade de Direito da Universidade do Porto  I Termos e Condições  I Acessibilidade  I Índice A-Z
Página gerada em: 2025-07-24 às 00:54:09 | Política de Privacidade | Política de Proteção de Dados Pessoais | Denúncias