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Termes IGN > environnement > cindynique > dommage > dommage matériel
dommage matérielSynonyme(s)dégât matériel dommage aux biensVoir aussi |
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Machine learning remote sensing using the random forest classifier to detect the building damage caused by the Anak Krakatau Volcano tsunami / Riantini Virtriana in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 14 n° 1 (2023)
[article]
Titre : Machine learning remote sensing using the random forest classifier to detect the building damage caused by the Anak Krakatau Volcano tsunami Type de document : Article/Communication Auteurs : Riantini Virtriana, Auteur ; Agung Budi Harto, Auteur ; Fiza Wira Atmaja, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 28 - 51 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] base de données d'images
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] dommage matériel
[Termes IGN] données Copernicus
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image Worldview
[Termes IGN] Indonésie
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] tsunamiRésumé : (auteur) In Indonesia, tsunamis are frequent events. In 2000–2016, there were 44 tsunami events in Indonesia, with financial losses reaching 43.38 trillion. In 2018, a tsunami occurred in the Sunda Strait due to the eruption of the Anak Krakatau Volcano, which caused many fatalities and much building damage. This study aimed to detect the building damage in the Labuan District, Banten Province. Machine learning methods were used to detect building damage using random forest with object-based techniques. No previous research has combined selected predictors into scenarios; hence, the novelty of this study is combining various random forest predictors to identify the extent of building damage using 14 predictor scenarios. In addition, field surveys were conducted two years and nine months after the tsunami to observe the changes and efforts made. The results of the random forest classification were validated and compared with three datasets, namely xBD, Copernicus, and field survey data. The results of this study can help classify the level of building damage using satellite imagery to improve mitigation in tsunami-prone areas. Numéro de notice : A2023-037 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/19475705.2022.2147455 Date de publication en ligne : 07/12/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2022.2147455 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102307
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 14 n° 1 (2023) . - pp 28 - 51[article]Simplified automatic prediction of the level of damage to similar buildings affected by river flood in a specific area / David Marín-García in Sustainable Cities and Society, vol 88 (January 2023)
[article]
Titre : Simplified automatic prediction of the level of damage to similar buildings affected by river flood in a specific area Type de document : Article/Communication Auteurs : David Marín-García, Auteur ; Juan Rubio-Gómez-Torga, Auteur ; Manuel Duarte-Pinheiro, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : n° 104251 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] acquisition de données
[Termes IGN] Andalousie
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] bassin hydrographique
[Termes IGN] bâtiment
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] coefficient de corrélation
[Termes IGN] dommage matériel
[Termes IGN] évaluation des paramètres
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] zone inondableRésumé : (auteur) Flooding due to overflowing rivers affects the construction elements of many buildings. Although significant progress has been made in predicting this damage, there is still a need to continue studying this issue. For this reason, the main goal of this research focuses on finding out if, based on a small dataset of cases of a given area, it is possible to predict at least three degrees of affectation in buildings, considering only three environmental factors (minimum distance from the river, unevenness and possible water communication). To meet this goal, the methodological approach followed considers scientific literature review and collection and analysis of a small dataset from 101 buildings that have been affected by floods in the Guadalquivir River basin (Andalusia. Spain). After analyzing this data, algorithms based on machine learning (ML) are applied to predict the degree of affection. The results, analysis and conclusions indicate that, if the study focuses on a specific area and similar buildings, using a correlation matrix and ML algorithms such as the "Decision Tree" with cross-validation, around 90% can be achieved in the "Recall" and "Precision" of "High-Level-Affection" class, and an “Accuracy” around 80% in general. Numéro de notice : A2023-006 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.scs.2022.104251 Date de publication en ligne : 15/10/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.scs.2022.104251 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102093
in Sustainable Cities and Society > vol 88 (January 2023) . - n° 104251[article]Challenges and limitations of earthquake-induced building damage mapping techniques using remote sensing images : A systematic review / Sahar S. Matin in Geocarto international, Vol 37 n° 21 ([01/10/2022])
[article]
Titre : Challenges and limitations of earthquake-induced building damage mapping techniques using remote sensing images : A systematic review Type de document : Article/Communication Auteurs : Sahar S. Matin, Auteur ; Biswajeet Pradhan, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 6186 - 6212 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cartographie thématique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] déformation d'édifice
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] dommage matériel
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] secours d'urgence
[Termes IGN] séismeRésumé : (auteur) Assessing the extent and level of building damages is crucial to support post-earthquake rescue and relief activities. There is a large body of literature proposing novel frameworks for automating earthquake-induced building damage mapping using high-resolution remote sensing images. Yet, its deployment in real-world scenarios is largely limited to the manual interpretation of images. Although manual interpretation is costly and labor-intensive, it is preferred over automatic and semi-automatic building damage mapping frameworks such as machine learning and deep learning because of its reliability. Therefore, this review paper explores various automatic and semi-automatic building damage mapping techniques with a quest to understand the pros and cons of different methodologies to narrow the gap between research and practice. Further, the research gaps and opportunities are identified for the future development of real-world scenarios earthquake-induced building damage mapping. This review can serve as a guideline for researchers, decision-makers, and practitioners in the emergency management service domain. Numéro de notice : A2022-719 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2021.1933213 Date de publication en ligne : 07/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2021.1933213 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101651
in Geocarto international > Vol 37 n° 21 [01/10/2022] . - pp 6186 - 6212[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2022211 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Visualising post-disaster damage on maps: a user study / Thomas Candela in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 7 (juillet 2022)
[article]
Titre : Visualising post-disaster damage on maps: a user study Type de document : Article/Communication Auteurs : Thomas Candela, Auteur ; Matthieu Péroche, Auteur ; Arnaud Sallaberry, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1364 - 1393 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] carte de répartition par points
[Termes IGN] catastrophe naturelle
[Termes IGN] comportement
[Termes IGN] dommage matériel
[Termes IGN] enquête
[Termes IGN] lecture de carte
[Termes IGN] oculométrie
[Termes IGN] psychologie cognitive
[Termes IGN] représentation cartographique
[Termes IGN] sémiologie graphique
[Termes IGN] tessellation
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) The mapping of the damage caused by natural disasters is a crucial step in deciding on the actions to take at the international, national, and local levels. The large variety of representations that we have observed leads to problems of transfer and variations in analysis. In this article, we propose a representation, Regular Dot map (RD), and we compare it to 4 others routinely used to visualise post-disaster damage. Our comparison is based on a user study in which a set of participants carried out various tasks on multiple datasets using the various visualisations. We then analysed the behaviour during the experiment using three approaches: (1) quantitative analysis of user answers according to the reality on the ground, (2) quantitative analysis of user preferences in terms of perceived effectiveness and appearance, and (3) qualitative analysis of the data collected using an eye tracker. The results of this study lead us to believe that RD is the best compromise in terms of effectiveness among the various representations studied. Numéro de notice : A2022-492 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2022.2063872 Date de publication en ligne : 19/04/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2022.2063872 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100971
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 36 n° 7 (juillet 2022) . - pp 1364 - 1393[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2022071 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Simulation d'ouragans et de collectes de déchets sur QGIS pour l'amélioration de la collecte des déchets post-ouragan / Quy Thy Truong in Cartes & Géomatique, n° 247-248 (mars-juin 2022)
[article]
Titre : Simulation d'ouragans et de collectes de déchets sur QGIS pour l'amélioration de la collecte des déchets post-ouragan Type de document : Article/Communication Auteurs : Quy Thy Truong , Auteur ; Anne Ruas , Auteur Année de publication : 2022 Conférence : ICC 2021, 30th ICA international cartographic conference 14/12/2021 18/12/2021 Florence Italie Article en page(s) : pp 61 - 63 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] catastrophe naturelle
[Termes IGN] collecte des déchets
[Termes IGN] dommage matériel
[Termes IGN] gestion de crise
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] module d'extension
[Termes IGN] prototype
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] Saint-Martin, île de
[Termes IGN] simulation spatiale
[Termes IGN] stockage
[Termes IGN] tempêteRésumé : (Auteur) [Contexte] Au cours des dernières décennies, des évènements naturels catastrophiques tels que des tempêtes et des ouragans ont touché des millions de personnes dans le Monde : environ 33 millions de personnes sont touchées chaque année entre 2007 et 2016 (Bellow et Wallemacq, 2018). Par exemple, l'ouragan Katrina (Etas-Unis, 2015) a causé des dégâts catastrophiques du centre de la Floride à l'est du Texas, au moins 1836 personnes sont mortes et le total des dommages matériels a été estimé à 125 milliards de dollars. Par ailleurs, le changement climatique est susceptible d'augmenter la fréquence des catégories d'ouragans les plus intenses ainsi que le niveau de la mer, entraînant des ondes de tempête plus destructrices lorsque des ouragans se produisent (GIEC, 2013). Les ouragans génèrent de grandes quantités de déchets directement liés aux impacts induits (Brown et al., 2011). La rapidité de collecte et de tri des déchets est essentielle car non seulement les déchets bloquent et ralentissent l'activité humaine mais ils génèrent aussi des pollutions. La gestion de ces déchets est donc un enjeu majeur dans la gestion de crise post-ouragan. L'ouragan Irma, qui a frappé les Caraïbes au début de septembre 2017, en particulier les îles de Saint-Martin et Saint-Barthélémy, est un exemple frappant de ce problème. Dans cet article nous présentons un système d'information pour améliorer la collecte des déchets post-ouragan aux Antilles françaises. Ces travaux sont faits dans le cadre du projet de recherche DéPOs financé par l'ANR. Numéro de notice : A2022-676 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101891
in Cartes & Géomatique > n° 247-248 (mars-juin 2022) . - pp 61 - 63[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 021-2022011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Detection of damaged buildings after an earthquake with convolutional neural networks in conjunction with image segmentation / Ramazan Unlu in The Visual Computer, vol 38 n° 2 (February 2022)PermalinkThree-Dimensional point cloud analysis for building seismic damage information / Fan Yang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 88 n° 2 (February 2022)PermalinkAutomatic extraction of damaged houses by earthquake based on improved YOLOv5: A case study in Yangbi / Yafei Jing in Remote sensing, vol 14 n° 2 (January-2 2022)PermalinkOBIA-based extraction of artificial terrace damages in the Loess plateau of China from UAV photogrammetry / Xuan Fang in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 12 (December 2021)PermalinkA repeatable change detection approach to map extreme storm-related damages caused by intense surface runoff based on optical and SAR remote sensing: Evidence from three case studies in the South of France / Arnaud Cerbelaud in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 182 (December 2021)PermalinkDisaster intensity-based selection of training samples for remote sensing building damage classification / Luis Moya in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 10 (October 2021)PermalinkDamage detection using SAR coherence statistical analysis, application to Beirut, Lebanon / Tamer ElGharbawi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 173 (March 2021)PermalinkOptimisations cartographiques pour la gestion des crises et des risques majeurs : le cas de la cartographie des dommages post-catastrophes / Thomas Candela (2021)PermalinkOptimal segmentation of high spatial resolution images for the classification of buildings using random forests / James Bialas in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)PermalinkPermalinkEstimating storm damage with the help of low-altitude photographs and different sampling designs and estimators / Pekka Hyvönen in Silva fennica, vol 52 n° 3 ([01/08/2018])PermalinkCombining machine-learning topic models and spatiotemporal analysis of social media data for disaster footprint and damage assessment / Bernd Resch in Cartography and Geographic Information Science, Vol 45 n° 4 (July 2018)PermalinkA spatio-temporal scenario model for emergency decision / Cheng Liu in Geoinformatica, vol 22 n° 2 (April 2018)PermalinkContextual classification using photometry and elevation data for damage detection after an earthquake event / Ewelina Rupnik in European journal of remote sensing, vol 51 n° 1 (2018)PermalinkAssessing forest windthrow damage using single-date, post-event airborne laser scanning data / Gherardo Chirici in Forestry, an international journal of forest research, vol 91 n° 1 (January 2018)PermalinkStand-level wind damage can be assessed using diachronic photogrammetric canopy height models / Jean-Pierre Renaud in Annals of Forest Science, vol 74 n° 4 (December 2017)PermalinkSemiautomatic detection and classification of materials in historic buildings with low-cost photogrammetric equipment / Javier Sanchez in Journal of Cultural Heritage, vol 25 (May - June 2017)PermalinkUrban damage level mapping based on scattering mechanism investigation using fully polarimetric SAR Data for the 3.11 East Japan earthquake / Si-Wei Chen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 12 (December 2016)PermalinkAssessing the ecosystem service flood protection of a riparian forest by applying a cascade approach / Nina-Christin Barth in Ecosystem Services, vol 21 Part A (October 2016)PermalinkExtreme events and climate change: the post-disaster dynamics of forest fires and forest storms in Sweden / Rolf Lidskog in Scandinavian journal of forest research, vol 31 n° 2 (March 2016)PermalinkGestion de collecte des déchets post-inondation / Oumayma Kaabi (2016)PermalinkThe ill wind that blew some good / Miroslav Holubec in GEO: Geoconnexion international, vol 15 n° 1 (January 2016)PermalinkUne infrastructure atlantique pour la recherche sur l'adaptation des forêts au changement climatique / Christophe Orazio in Forêt entreprise, n° 223 (juillet-août 2015)PermalinkDeveloping predictive models of wind damage in Austrian forests / Ferenc Pasztor in Annals of Forest Science, vol 72 n° 3 (May 2015)PermalinkLaser scanning-based detection of morphological changes of a historical building occurred during a seismic sequence: Method and case study / Arianna Pesci in International Journal of Geomatics and Geosciences, vol 5 n° 3 (February 2015)PermalinkVegetation Burn Severity Mapping Using Landsat-8 and WorldView-2 / Zhuoting Wu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 2 (February 2015)PermalinkContribution de l'imagerie Pléiades à la cartographie rapide des dégâts suite à des catastrophes majeures : retours d'expériences après deux ans d'actions de cartographie rapide localisées en Asie, en Afrique, en Europe et aux Caraïbes / Hervé Yésou in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 209 (Janvier 2015)PermalinkEvaluation de dégâts de tempête à l'échelle infra-parcellaire à partir d'une image Pléiades à très haute résolution sur un massif forestier feuillu en France / Anne Jolly in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 209 (Janvier 2015)PermalinkRetrieving the stand age from a retrospective detection of multinannual forest changes using Landsat data. Application on the heavily managed maritime pine forest in Southwestern France from a 30-year Landsat time-series (1984–2014) / Dominique Guyon (2015)PermalinkComparaison de méthodes d'extraction automatique à partir d'images multispectrales / Valerio Baiocchi in Géomatique expert, n° 96 (01/01/2014)PermalinkIntegrating environmental variables and WorldView-2 image data to improve the prediction and mapping of Thaumastocoris peregrinus (bronze bug) damage in plantation forests / Zakariyyaa Oumar in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 87 (January 2014)PermalinkA comprehensive review of earthquake-induced building damage detection with remote sensing techniques / Laigen Dong in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 84 (October 2013)PermalinkModelling the impacts of civil war on land use and land cover change within Kono District, Sierra Leone: a socio-geospatial approach / Sigismond A. Wilson in Geocarto international, vol 28 n° 5-6 (August - October 2013)PermalinkUse of shadows for detection of earthquake-induced collapsed buildings in high-resolution satellite imagery / Xiaohua Tong in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 79 (May 2013)PermalinkSpatial resolution imagery requirements for identifying structure damage in a hurricane disaster: A cognitive approach / S. Battersby in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 6 (June 2012)PermalinkBuilding-damage detection using pre- and post-seismic high-resolution satellite stereo imagery: A case study of the May 2008 Wenchuan earthquake / X. Tong in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 68 (March 2012)PermalinkMonitoring disasters with a constellation of satellites - type examples from the International Charter ‘Space and Major Disasters’ / A. Mahmood in Geocarto international, vol 27 n° 2 (March 2012)PermalinkUtilisation d'images à haute et très haute résolution pour la mise à jour de la carte de l'Aquila (Italie) / Valerio Baiocchi in Géomatique expert, n° 85 (01/03/2012)PermalinkLidar online: Analysing earthquake damage / R. Torro in GIM international, vol 25 n° 11 (November 2011)PermalinkDamage assessment of 2010 Haïti earthquake with post-earthquake satellite image by support vector selection and adaptation / Gülsen Taskin Kaya in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 77 n° 10 (October 2011)PermalinkAutomated damage indication for rapid geospatial reporting / D. Tiede in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 77 n° 9 (September 2011)PermalinkGeospatial disaster response during the Haiti earthquake : A case study spanning airborne deployment, data collection, transfer, processing, and dissemination / Jan Van Aardt in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 77 n° 9 (September 2011)PermalinkRapid-damage assessment and situation mapping : learning from the 2010 Haïti earthquake / S. Voigt in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 77 n° 9 (September 2011)PermalinkMonitoring Japan's triple disasters from space / Anonyme in GEO: Geoconnexion international, vol 10 n° 5 (may 2011)PermalinkElaboration d'une carte dynamique des dégâts causés par les lahars au Merapi (Java centre, Indonésie) dans le cadre du programme MIA VITA / A.K. Robin (2011)Permalink