Szenarien-basierte Multi-Risikobewertung in der Andenregion

Die Gefährdung der Menschheit durch Naturkatastrophen nimmt in den letzten Jahrzehnten weltweit zu. Um diesem Trend entgegenzuwirken, ist ein effizientes Risikomanagement erforderlich, für welches verlässliche Informationen unerlässlich sind. Die bestehenden Gefahren- und Risikoinformationssysteme adressieren meist in der Regel nur einzelne Komponenten einer komplexen Risikobewertungskette. Komplexe Wechselwirkungen (z. B. kaskadierende Effekte) werden oft nicht berücksichtigt, ebensowenig wie zugrundeliegende Quellen von Unsicherheiten. Dies kann zu suboptimalen Risikobewertungsstrategien führen, die effiziente Präventions- und Minderungsmaßnahmen behindern und letztlich die Widerstandsfähigkeit von Gesellschaften verringern.

Im Verbundprojekt RIESGOS 2.0 (Szenarien-basierte Multi-Risikobewertung in der Andenregion) arbeiten deshalb Experten verschiedener Disziplinen zusammen und entwickeln innovative wissenschaftliche Methoden zur Bewertung von komplexen Multi-Risiko Situationen mit dem Ziel die Ergebnisse in Form von Webdiensten in einen Demonstrator für ein Multi-Risiko-Informationssystem zu überführen. Das Projekt RIESGOS 2.0 baut auf den Arbeiten des Vorläufer-Projekts RIESGOS (spanisch: Risiken) auf.

RIESGOS 2.0 wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen der Fördermaßnahme “CLIENT II - Internationale Partnerschaften für nachhaltige Innovationen” des Rahmenprogramms “Forschung für Nachhaltige Entwicklung (FONA)” gefördert.

Das Projekt wird vom Projektträger Jülich (PtJ) betreut.

Die Koordination übernimmt das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR).

RIESGOS 2.0:

Laufzeit: 01.03.2021 bis 29.02.2024
Förderkennzeichen: 03G0905A-H

RIESGOS:

Laufzeit: 01.11.2017 bis 28.02.2021
Förderkennzeichen: 03G0876A-J

Das Projekt

Risiken genauer einschätzen

Weltweit sind immer mehr Menschen Naturgefahren ausgesetzt, vor allem in dichtbesiedelten Städten und Ballungsräumen. Vorsorgeplanung und effektives Risikomanagement kann hier Leben retten. Denn eine Gefahr kommt selten allein: Löst ein Erdbeben einen Tsunami aus, kann dieser die bereits entstandenen Schäden weiter verstärken sowie Störfälle bei lebensnotwendigen, kritischen Infrastrukturen provozieren. Ein Starkregen kann Hänge zum Rutschen bringen, Flüsse aufstauen und in der Folge Flutwellen auslösen. Diese Kettenreaktionen lassen Katastrophen weiter eskalieren und können Betroffene und Helfer überfordern. Informationssysteme können helfen, dass sich Planer und Einsatzkräfte mit solchen Multi-Risiko-Ereignissen im Vorfeld auseinandersetzen und im Ernstfall besser darauf vorbereitet sind.

Das Projekt RIESGOS 2.0 baut auf den Arbeiten des Vorläufer-Projekts RIESGOS (spanisch: Risiken) auf. Hier wurde eine neue Methode konzipiert und demonstriert, um am Beispiel der Andenregion komplexe Multi-Risiko-Situationen abzubilden und zu simulieren. Im Verlauf von drei Jahren werden zentrale Forschungsfragen bearbeitet, um den Ansatz substanziell zu erweitern und das Potenzial für die praktische Nutzung zu stärken. Um das Projektziel zu erreichen, arbeitet das Team in den drei eng verzahnten Schwerpunktbereichen Forschung, Entwicklung und Anwendung.

Interaktives Werkzeug für Multi-Risikoanalysen

In RIESGOS 2.0 werden potenzielle Katastrophenszenarien anhand von besonders gefährdeten Pilotregionen in Chile, Ecuador und Peru weiterentwickelt. Das Projekt nutzt dabei Ansätze aus verschiedenen Disziplinen wie zum Beispiel der Geophysik, Hydrologie, Geologie, Geographie, Geostatistik und Fernerkundung sowie bestehende Initiativen und Dienste südamerikanischer Institutionen.

Die Ergebnisse aus der Forschung werden in Form von Webdiensten in einen Demonstrator für ein Multi-Risiko-Informationssystem überführt. Der Demonstrator basiert dabei auf einem modularen und skalierbaren Konzept und ist dezentral angelegt. Über eine Webplattform lassen sich Verlauf und Wechselwirkungen verschiedener Naturgefahren – unter anderem Erdbeben, Hangrutschungen, Vulkane, Hochwasser und Tsunamis – simulieren und darstellen. Auch kritische Infrastrukturen wie beispielsweise Stromnetze werden berücksichtigt.

Potentielle Nutzer wie Zivilschutzbehörden, Planungsämter und Hilfsorganisationen sollen die Möglichkeit erhalten künftig verschiedene Katastrophenszenarien durchzuspielen und auszuwerten.

Für eine praktische Anwendung

In enger Zusammenarbeit mit den lokalen und nationalen Akteuren optimiert das Entwicklerteam die Demonstrator-Plattform für den Einsatz in der Praxis und unterstützt die Akteure vor Ort bei einer Implementierung durch Trainings und Schulungen.

Die Entwicklungen setzen dabei konsequent auf „open source“, berücksichtigen internationale Standards und können so in bestehende Systemumgebungen integriert werden. Damit sind die Grundlagen für eine nachhaltige Nutzung der Projektergebnisse in den Partnerländern geschaffen. Die entwickelten Elemente können künftig in länderspezifische Informationssysteme integriert werden und beispielweise für die Risikokommunikation verwendet werden. Weitere Anwendungsmöglichkeiten werden in der Risikovermeidung oder Vorsorgeplanung gesehen. Das eröffnet beispielsweise Behörden neue Möglichkeiten, die Landnutzungsplanung besser an mögliche Multi-Risikoszenarien anzupassen und das Risikobewusstsein in der Bevölkerung zu stärken.

Die Ausarbeitung möglicher Perspektiven einer wirtschaftlichen Verwertung der Projektergebnisse ist ein weiterer wichtiger Baustein. Dabei arbeiten die im Verbund beteiligten KMUs mit den deutschen Auslandshandelskammern (AHK) in Chile, Ecuador und Peru u.a. an Kooperations- und Geschäftsmodellen.

Pilotregionen

Um Multi-Risiko-Situationen besser verstehen, beschreiben und quantifizieren zu können, arbeitet das Projektteam mit sogenannten „Stories“ (spezifischen Fallstudien) in ausgewählten Pilotregionen in Chile, Ecuador und Peru. Diese „Stories“ stellen realistische Multi-Risiko-Situationen inklusive kaskadierender Effekte dar. Für jede „Story“ wurde ein Drehbuch entwickelt, welches eine allgemeine Beschreibung der Situation beinhaltet sowie spezifische Gefahren und die damit verbundenen Schwachstellen und Auswirkungen der Ereignisse definiert. Die daraus resultierenden „Stories“ bieten eine ausgezeichnete Lernumgebung und leiten das Team bei der Entwicklung von Webkomponenten und -dienste, die die Grundlage für den Demonstrator bilden.

Küstengebiet des Großraums Valparaíso: Erdbeben, Tsunami und kritische Infrastruktur

Metropole Lima und Callao: Erdbeben, Tsunami und kritische Infrastruktur

Vulkan Cotopaxi und Umgebung: Vulkanische Aktivität, Lahare, Hangrutschungen, Hochwasser und kritische Infrastruktur

Demonstrator

Der Demonstrator für ein Multi-Risiko Informationssystem basiert auf einem modularen und skalierbaren Konzept. Er besteht aus einer Reihe von unabhängigen, verteilten Webdiensten sowie einer Nutzeroberfläche, die auf diese Services zugreift. Ein wichtiger Mehrwert dieses modularen und interoperablen Ansatzes ist die Möglichkeit unterschiedliche Webdienste in bereits bestehende Systemumgebungen zu integrieren.

System Konzept

Der RIESGOS Demonstrator für ein Multi-Risiko Informationssystems ermöglicht Nutzern komplexe Situationen zu erforschen, zu beschreiben und zu quantifizieren. Die Hauptfunktionalitäten umfassen:

  • Darstellung und Untersuchung von Multi-Risiko Analyseprodukten und Informationen
  • Konfiguration von Eingabeparametern (dislozierter) Datenprozesse, Simulationen und Modelle
  • Orchestrierung verteilter Webdienste

Benutzeroberfläche

Die graphische Benutzeroberfläche des Demonstrators kann über einen Webbrowser aufgerufen werden. Der Hauptbildschirm ist in drei Darstellungsbereiche unterteilt: das zentrale Kartenfenster, links der Konfigurationsassistent für die Steuerung der einzelnen Webdienste und rechts die Liste der Ergebnisse. In diesem Bereich hat der Nutzer die Möglichkeit, die generierten Ergebnisse auszuwählen, anzuzeigen und weiterführende Informationen zu erhalten.

Screenshot des RIESGOS Demonstrators (Bildrechte: DLR)
Abbildung: Screenshot des RIESGOS Demonstrators

Der Quelltext der RIESGOS Benutzeroberfläche (RIESGOS frontend) ist auf GitHub publiziert unter: https://github.com/riesgos/dlr-riesgos-frontend

Webdienste

Die Verwendung von standardisierten Webdiensten wie denen vom Open Geospatial Consortium (OGC) definierten Geo-Webdiensten ermöglicht den Nutzern einen offenen und flexiblen Zugang zu Multi-Risiko-Informationen und Datenprodukten. Der Zugriff auf Webdienste und Datenressourcen kann über eine Vielzahl von Clients erfolgen: von einem einfachen Editor zur Befehlszeileneingabe über einen Webbrowser bis hin zu bestehenden grafischen Benutzeroberflächen von Behörden und Unternehmen, die mit einem Kartenclient ausgestattet sind. OGC-Webdienste ermöglichen alle Arten von Geofunktionalität, einschließlich Datenzugriff, Datenanzeige, Styling und Verarbeitung.

Webdienste lassen sich leicht in bestehende Clienten einbinden. Die Anbieter von Webdiensten definieren ihre Produkte, Anzeigeoptionen und Konfigurationselemente. Die Benutzeroberfläche ermöglicht es dann dem Nutzer das Produkt entsprechend seinen Bedürfnissen flexibel zu visualisieren. Durch die klare Trennung der Kompetenzen von Webdiensten und Nutzeroberfläche werden Modularität und Skalierbarkeit erhöht. Diese Flexibilität ermöglicht die Wiederverwendung der entwickelten RIESGOS Komponenten in anderen Kontexten, z.B. in Systemumgebungen südamerikanischer Institutionen. Die Institutionen wiederum können ihre Werkzeuge als Webdienste anbieten, auf die die Nutzeroberfläche zugreifen kann. Die Nutzeroberfläche erlaubt dabei auch die Auswahl zwischen alternativen Webdiensten mit ähnlichen Produkten, z.B. zwischen verschiedenen Erdbeben- oder Tsunamiereigniskatalogen.

Die im Rahmen von RIESGOS entwickelten Webdienste sind auf GitHub, einer Plattform zur Erstellung und Verwaltung kollaborativer und freier Software, verfügbar unter: https://github.com/riesgos/

Mitwirkende

Das Projekt RIESGOS 2.0 setzt sich aus folgenden akademischen / Forschungseinrichtungen und KMUs zusammen:

In RIESGOS waren zudem folgende Einrichtungen beteiligt:

Die deutschen Auslandshandelskammern (AHK) in Chile, Ecuador und Peru unterstützen das Projekt im Bereich Anwendungspotentialanalysen und sind in diesem Zusammenhang insbesondere mit den im Projekt beteiligten KMUs in Austausch.

Assoziierte Partner von RIESGOS 2.0 sind: GIZ, UNOOSA / UN-SPIDER, UNESCO und MunichRE.

Südamerikanische Akteure

RIESGOS 2.0 kooperiert mit einer großen Anzahl von Forschungsinstitutionen und Behörden in Chile, Ecuador und Peru, unter anderem:

Chile: Centro de Investigación para la Gestión Integrada del Riesgo de Desastres (CIGIDEN), Oficina Nacional de Emergencia del Ministerio del Interior y Seguridad Pública (ONEMI), Servicio Hidrográfico y Oceanográfico de la Armada de Chile (SHOA)

Ecuador: Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación (SENESCYT), Servicio Nacional de Gestión de Riesgos y Emergencias (SNGRE), Instituto Geofísico de la Escuela Politécnica Nacional (IG-EPN), Instituto de Investigación Geológico y Energético (IIGE)

Peru: Centro Nacional de Estimación, Prevención y Reducción del Riesgo de Desastres (CENEPRED), Centro Nacional de Planeamiento Estratégico (CEPLAN), Instituto Nacional de Defensa Civil (INDECI)

Publikationen

Videos/Präsentationen

Projekt Teaser
Projekt Präsentation

Policy Brief


Policy Brief, A4-Format
Sprache Deutsch; Seite 15-21


Policy Brief, Screen-Format
Sprache Deutsch; Seite 15-21

Broschüre


Broschüre „Das RIESGOS Projekt“
Sprache Englisch

FactSheets


FactSheet Erdbeben
Sprache Englisch


FactSheet Lahare
Sprache Englisch


FactSheet Vulkane
Sprache Englisch


FactSheet Hochwasser
Sprache Englisch


FactSheet Hochwasserschaden
Sprache Englisch


FactSheet Tsunamis
Sprache Englisch


FactSheet Exposition
Sprache Englisch


FactSheet Vulnerabilität
Sprache Englisch


FactSheet Kritische Infrastruktur
Sprache Englisch


FactSheet Demonstrator
Sprache Englisch


FactSheet Anwendung in der Praxis
Sprache Spanisch


FactSheet Risikokommunikation
Sprache Spanisch


FactSheet Systemische Kritikalität
Sprache Englisch


FactSheet Planspiel
Sprache Englisch

Veröffentlichungen in Fachzeitschriften

2023

  • Aravena Pelizari, P., Geiß, C., Groth, S., & Taubenböck, H. (2023). Deep multitask learning with label interdependency distillation for multicriteria street-level image classification. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 204, 275–290. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2023.09.001

  • Feliciano, D., Arroyo, O., Cabrera, T., Contreras, D., Valcárcel Torres, J. A., & Gómez Zapata, J. C. (2023). Seismic risk scenarios for the residential buildings in the Sabana Centro province in Colombia. Natural Hazards and Earth System Sciences, 23(5), 1863–1890. https://doi.org/10.5194/nhess-23-1863-2023

  • Geiß, C., Aravena Pelizari, P., Tunçbilek, O., & Taubenböck, H. (2023). Semi-supervised learning with constrained virtual support vector machines for classification of remote sensing image data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 125, 103571. https://doi.org/10.1016/j.jag.2023.103571

  • Gómez Zapata, J. C., Pittore, M., Brinckmann, N., Lizarazo-Marriaga, J., Medina, S., Tarque, N., & Cotton, F. (2023). Scenario-based multi-risk assessment from existing single-hazard vulnerability models. An application to consecutive earthquakes and tsunamis in Lima, Peru. Natural Hazards and Earth System Sciences, 23(6), 2203–2228. https://doi.org/10.5194/nhess-23-2203-2023

2022

  • Geiß, C., Priesmeier, P., Aravena Pelizari, P., Soto Calderon, A., R., Schoepfer, E., Riedlinger, T., Villar Vega, M., Santa María, H., Gómez Zapata, J. C., Pittore, M., So, E., Fekete A., & Taubenböck, H. (2022). Benefits of global earth observation missions for disaggregation of exposure data and earthquake loss modeling: evidence from Santiago de Chile. Nat Hazards (2022). https://doi.org/10.1007/s11069-022-05672-6

  • Geiß, C., Brzoska, E., Aravena Pelizari, P., Lautenbach, S., & Taubenböck, H. (2022). Multi-target regressor chains with repetitive permutation scheme for characterization of built environments with remote sensing. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 106, 102657. https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102657

  • Gómez Zapata, J. C., Pittore, M., Cotton, F., Lilienkamp, H., Shinde, S., Aguirre, P., & Santa María, H. (2022). Epistemic uncertainty of probabilistic building exposure compositions in scenario-based earthquake loss models. Bulletin of Earthquake Engineering. https://doi.org/10.1007/s10518-021-01312-9

  • Gómez Zapata, J. C., Zafrir, R., Pittore, M., & Merino, Y. (2022). Towards a Sensitivity Analysis in Seismic Risk with Probabilistic Building Exposure Models: An Application in Valparaíso, Chile Using Ancillary Open-Source Data and Parametric Ground Motions. ISPRS International Journal of Geo-Information, 11(2), 113. https://doi.org/10.3390/ijgi11020113

  • Harig, S., Zamora, N., Gubler, A., & Rakowsky, N. (2022). Systematic Comparison of Tsunami Simulations on the Chilean Coast Based on Different Numerical Approaches. GeoHazards, 3(2), Article 2. https://doi.org/10.3390/geohazards3020018

  • Rosero-Velásquez, H., & Straub, D. (2022). Selection of representative natural hazard scenarios for engineering systems. Earthquake Engineering & Structural Dynamics. https://doi.org/10.1002/eqe.3743

  • Strunz, G., Schöpfer, E., Geiß, C., Riedlinger, T., Lauterjung, J. & Spahn, H. (2022). Multi-Risikobewertung in der Andenregion – Forschung, Entwicklung und praktische Anwendung. Zeitschrift für Geodäsie, Geoinformation und Landmanagement, 1/2022, 63-70. https://doi.org/10.12902/zfv-0374-2021

2021

  • Aravena Pelizari, P., Geiß, C., Aguirre, P., Santa María, H., Merino Peña, Y., & Taubenböck, H. (2021). Automated building characterization for seismic risk assessment using street-level imagery and deep learning. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 180, 370–386. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.07.004
  • Brill, F., Schlaffer, S., Martinis, S., Schröter, K., & Kreibich, H. (2021). Extrapolating Satellite-Based Flood Masks by One-Class Classification—A Test Case in Houston. Remote Sensing, 13(11), 2042. https://doi.org/10.3390/rs13112042
  • Frimberger, T., Andrade, S. D., Weber, S., & Krautblatter, M. (2021). Modelling future lahars controlled by different volcanic eruption scenarios at Cotopaxi (Ecuador) calibrated with the massively destructive 1877 lahar. Earth Surface Processes and Landforms, 46(3), 680–700. https://doi.org/10.1002/esp.5056
  • Gomez-Zapata, J. C., Brinckmann, N., Harig, S., Zafrir, R., Pittore, M., Cotton, F., & Babeyko, A. (2021). Variable-resolution building exposure modelling for earthquake and tsunami scenario-based risk assessment. An application case in Lima, Peru. Natural Hazards and Earth System Sciences Discussions, 1–30. https://doi.org/10.5194/nhess-2021-70
  • Gomez-Zapata, J. C., Parrado, C., Frimberger, T., Barragán-Ochoa, F., Brill, F., Büche, K., Krautblatter, M., Langbein, M., Pittore, M., Rosero-Velásquez, H., Schoepfer, E., Spahn, H., & Zapata-Tapia, C. (2021). Community Perception and Communication of Volcanic Risk from the Cotopaxi Volcano in Latacunga, Ecuador. Sustainability, 13(4), 1714. https://doi.org/10.3390/su13041714
  • Greiving, S., Fleischhauer, M., León, C. D., Schödl, L., Wachinger, G., Quintana Miralles, I. K., & Prado Larraín, B. (2021). Participatory Assessment of Multi Risks in Urban Regions—The Case of Critical Infrastructures in Metropolitan Lima. Sustainability, 13(5), 2813. https://doi.org/10.3390/su13052813
  • Greiving, S., Schödl, L., Gaudry, K.-H., Quintana Miralles, I. K., Prado Larraín, B., Fleischhauer, M., Jácome Guerra, M. M., & Tobar, J. (2021). Multi-Risk Assessment and Management—A Comparative Study of the Current State of Affairs in Chile and Ecuador. Sustainability, 13(3), 1366. https://doi.org/10.3390/su13031366
  • Kruse, P. M., Schmitt, H. C., & Greiving, S. (2021). Systemic criticality—A new assessment concept improving the evidence basis for CI protection. Climatic Change, 165(1), 2. https://doi.org/10.1007/s10584-021-03019-x

2020

  • Brill, F., Pineda, S. P., Cuya, B. E., & Kreibich, H. (2020). A data-mining approach towards damage modelling for El Niño events in Peru. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 11(1), 1966–1990. https://doi.org/10.1080/19475705.2020.1818636
  • Geiß, C., Aravena Pelizari, P., Bauer, S., Schmitt, A., & Taubenböck, H. (2020). Automatic Training Set Compilation With Multisource Geodata for DTM Generation From the TanDEM-X DSM. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 17(3), 456–460. https://doi.org/10.1109/LGRS.2019.2921600
  • Geiß, C., Schrade, H., Aravena Pelizari, P., & Taubenböck, H. (2020). Multistrategy ensemble regression for mapping of built-up density and height with Sentinel-2 data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 170, 57–71. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.10.004
  • Geiß, C., Zhu, Y., Qiu, C., Mou, L., Zhu, X. X., & Taubenböck, H. (2020). Deep Relearning in the Geospatial Domain for Semantic Remote Sensing Image Segmentation. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 1–5. https://doi.org/10.1109/LGRS.2020.3031339
  • Merz, B., Kuhlicke, C., Kunz, M., Pittore, M., Babeyko, A., Bresch, D. N., Domeisen, D. I. V., Feser, F., Koszalka, I., Kreibich, H., Pantillon, F., Parolai, S., Pinto, J. G., Punge, H. J., Rivalta, E., Schröter, K., Strehlow, K., Weisse, R., & Wurpts, A. (2020). Impact Forecasting to Support Emergency Management of Natural Hazards. Reviews of Geophysics, 58(4), e2020RG000704. https://doi.org/10.1029/2020RG000704

2019

  • Geiß, C., Leichtle, T., Wurm, M., Pelizari, P. A., Standfuß, I., Zhu, X. X., So, E., Siedentop, S., Esch, T., & Taubenböck, H. (2019). Large-Area Characterization of Urban Morphology—Mapping of Built-Up Height and Density Using TanDEM-X and Sentinel-2 Data. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 12(8), 2912–2927. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2019.2917755
  • Schöpfer, E., Aravena Pelizari, P., Geiß, C., Riedlinger, T., & Taubenböck, H. (2019). Was passiert, wenn… Exposition und Vulnerabilität urbaner Räume gegenüber Naturgefahren. Transforming Cities, 2, 38-42, Trialog Publishers, ISSN 2366-7281.

2018

  • Pittore, M., Haas, M., & Megalooikonomou, K. G. (2018). Risk-Oriented, Bottom-Up Modeling of Building Portfolios With Faceted Taxonomies. Frontiers in Built Environment, 4. https://doi.org/10.3389/fbuil.2018.00041
  • Plank, S., Nolde, M., Richter, R., Fischer, C., Martinis, S., Riedlinger, T., Schoepfer, E., & Klein, D. (2018). Monitoring of the 2015 Villarrica Volcano Eruption by Means of DLR’s Experimental TET-1 Satellite. Remote Sensing, 10(9), 1379. https://doi.org/10.3390/rs10091379
  • Wieland, M., Li, Y., & Martinis, S. (2019). Multi-sensor cloud and cloud shadow segmentation with a convolutional neural network. Remote Sensing of Environment, 230, 111203. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.05.022
  • Wieland, M., & Martinis, S. (2019). A Modular Processing Chain for Automated Flood Monitoring from Multi-Spectral Satellite Data. Remote Sensing, 11(19), 2330. https://doi.org/10.3390/rs11192330
  • Wieland, M., Martinis, S., & Li, Y. (2019). Semantic segmentation of water bodies in multi-spectral satellite images for situational awareness in emergency response. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLII-2/W16, 273–277. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W16-273-2019

Beiträge bei Konferenzen/Kongressen/Workshops

2023

2022

2021

  • Aravena Pelizari, P., Geiß, C., Schoepfer, E., Riedlinger, T., Aguirre, P., Santa María, S., Peña, Y. M., Zapata, J. C. G., Pittore, M., & Taubenböck, H. (2021). Street-Level Imagery and Deep Learning for Characterization of Exposed Buildings (Nr. EGU21-9903). EGU21. Copernicus Meetings. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu21-9903
  • Frimberger, Theresa, Andrade, D., & Krautblatter, M. (2021). Towards a better understanding of the role of glacier retreat and permafrost degradation in triggering secondary lahars (Nr. EGU21-13502). EGU21. Copernicus Meetings. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu21-13502
  • Geiß, C., Pelizari, P. A., Priesmeier, P., Soto Calderon, A. R., Schoepfer, E., Langbein, M., Riedlinger, T., Santa María, H., Zapata, J. C. G., Pittore, M., & Taubenböck, H. (2021). Earth Observation Techniques for Spatial Disaggregation of Exposure Data  (Nr. EGU21-8574). EGU21. Copernicus Meetings. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu21-8574

2020

  • Brill, F., & Kreibich, H. (2020). A data-mining approach to investigate El Niño damage in Peru (Nr. EGU2020-10025). EGU2020. Copernicus Meetings. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu2020-10025
  • Brinckmann, N., Pittore, M., Rüster, M., Proß, B., & Gomez-Zapata, J. C. (2020). Put your models in the web—Less painful (Nr. EGU2020-8671). EGU2020. Copernicus Meetings. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu2020-8671
  • Frimberger, Theresa, Petry, F., & Krautblatter, M. (2020). Assessing lahar hazards at Cotopaxi volcano (Ecuador) controlled by volcanic eruptions and glacier retreat (Nr. EGU2020-18219). EGU2020. Copernicus Meetings. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu2020-18219
  • Gomez-Zapata, J. C., Pittore, M., Brinckmann, N., & Shinde, S. (2020). Dynamic physical vulnerability: A Multi-risk Scenario approach from building- single- hazard fragility- models (Nr. EGU2020-18379). EGU2020. Copernicus Meetings. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu2020-18379
  • Harig, S., Zamora, N., Gubler, A., & Rakowsky, N. (2020). Systematic comparison of different numerical approaches for tsunami simulations at the Chilean coast as part of the RIESGOS project (No. EGU2020-6764). EGU2020. Copernicus Meetings. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu2020-6764
  • Langbein, M., Zapata, J. C. G.-, Frimberger, T., Brinckmann, N., Corredor, R. T.-, Andrade, D., Tapia, C. Z.-, Pittore, M., & Schoepfer, E. (2020). Scenario- based multi- risk assessment on exposed buildings to volcanic cascading hazards (Nr. EGU2020-19861). EGU2020. Copernicus Meetings. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu2020-19861
  • Pittore, M., Zapata, J. C. G., Brinckmann, N., Weatherill, G., Babeyko, A., Harig, S., Mahdavi, A., Proß, B., Velasquez, H. F. R., Straub, D., Krautblatter, M., Frimberger, T., Langbein, M., Geiß, C., & Schoepfer, E. (2020). Towards an integrated framework for distributed, modular multi-risk scenario assessment (Nr. EGU2020-19097). EGU2020. Copernicus Meetings. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu2020-19097
  • Rosero-Velásquez, H., & Straub, D. (2020). Selecting Representative Natural Hazard Scenarios for Engineering Systems with Inverse FORM. 30th European Safety and Reliability Conference and the 15th Probabilistic and Safety Assessment and Management Conference, Venice, Italy, November, 1-5, 2020.
  • Shinde, S., Zapata, J. C. G.-, Pittore, M., Arroyo, O., Peña, Y. M.-, Aguirre, P., & Santa María, H. (2020). Development of multi-hazard exposure models from individual building observations for multi-risk assessment purposes (Nr. EGU2020-11719). EGU2020. Copernicus Meetings. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu2020-11719
  • Zafrir, R., Pittore, M., Zapata, J. C. G.-, Aravena, P., & Geiß, C. (2020). Bayesian downscaling of building exposure models with remote sensing and ancillary information (Nr. EGU2020-18240). EGU2020. Copernicus Meetings. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu2020-18240

2019

  • Brill, F., & Kreibich, H. (2019). Feature-engineering from spatial data for adding process information. 5th International Young Earth Scientists (YES) Congress, Berlin, Germany, September 9-13, 2019.
  • Frimberger, T., Petry, F., & Krautblatter, M. (2019). Constraining mechanical parameters for modelling syneruptive lahars at Cotopaxi volcano, Ecuador. Conference on Early warning systems for debris flows, Bozen, Italy, October 16-18, 2019.
  • Frimberger, T., Petry, F., & Krautblatter, M. (2019). Modeling Syneruptive Lahars at Cotopaxi Volcano, Ecuador: Advantages and Uncertainties. AGU Fall Meeting Abstracts, 44. http://adsabs.harvard.edu/abs/2019AGUFMNH44B..08F
  • Geiß, C., Leichtle, T., Wurm, M., Aravena Pelizari, P., Standfuß, I., Zhu, X. X., So, E., Siedentop, S., Esch, T., & Taubenböck, H. (2019). Characterization of Built Environments with TanDEM-X and Sentinel-2. TerraSAR-X / TanDEM-X Science Team Meeting, Oberpfaffenhofen, Germany, October 21-24, 2019.
  • Plank, S., Martinis, S., & Richter, R. (2019). Thermal remote sensing of volcanoes by means of DLR’s FireBIRD mission – a case study of the 2015 Villarrica Volcano eruption, Chile. ESA Living Planet Symposium 2019, Milan, Italy, May, 13-17, 2019.
  • Proß, B. (2019). OGC API for Processes. OGC API Hackathon, London, UK, June 20-21, 2019.
  • Proß, B., Babeyko, A., Pittore, M., Lauterjung, J., Jirka, S., Mandery, N., Friedemann, M., Riedlinger, T., Geiß, C., Spahn, H., & Schöpfer, E. (2019). Simulating extreme multi-hazard events with decentralized Web-processing services: Towards a better understanding of cascading impact. EGU General Assembly 2019, Vienna, Austria, 7 April–12 Apr 2019, EGU2019-16683.
  • Raab, T., & Krautblatter, M. (2019). Syneruptive and climatically induced lahars at Cotopaxi volcano, Ecuador. EGU General Assembly 2019, Vienna, Austria, 7 April–12 Apr 2019, EGU2019-17123.
  • Rosero-Velásquez, H., & Straub, D. (2019). Selecting Representative Natural Hazard Scenarios for Risk Management of Lifeline Systems. International Forum of Engineering Decision Making, Manly, Australia, December, 11-14, 2019.
  • Rosero-Velásquez, H., & Straub, D. (2019). Selecting Representative Scenarios for Contingency Analysis of Infrastructure Systems with Dependent Component Failures. 13th International Conference on Applications of Statistics and Probability in Civil Engineering (ICASP13), Seoul, South Korea, May 26-30, 2019. https://doi.org/10.22725/ICASP13.335
  • Rosero-Velásquez, H., & Straub, D. (2019). Representative Natural Hazard Scenarios for Risk Assessment of Spatially Distributed Infrastructure Systems. 29th European Safety and Reliability Conference, Hannover, Germany, September, 22-26, 2019.

2018

  • Brill, F., & Kreibich, H. (2018). Data mining and model development to predict flood-induced structural damage. International Conference on Natural Hazards and Risks in a Changing World, Potsdam, Germany, October 4-5, 2018.
  • Geiß, C., Riedlinger, T., Aravena Pelizari, P., Schoepfer, E., & Taubenböck, H. (2018). Mapping elements at risk using earth observation data and volunteered geographic information. GI_Forum Salzburg, Salzburg, Austria, July, 3-6, 2018.
  • Geiß, C., Schrade, H., & Taubenböck, H. (2018). Boosted Machine Learning Ensemble Regression with Decision Fusion Strategy for Mapping Built-up Height and Built-up Density with OpenStreetMap Data And Sentinel-2 Imagery. 5th EARSeL Joint Workshop Urban Remote Sensing – Challenges & Solutions, Bochum, Germany, September 24-26, 2018.
  • Raab, T., & Krautblatter, M. (2018). Syneruptive and climatically induced lahars at Cotopaxi volcano, Ecuador. Central European Conference on Geomorphology and Quaternary Sciences, Giessen, Germany, September, 23-27, 2018.
  • Schoepfer, E., Lauterjung, J., Kreibich, H., Rakowsky, N., Krautblatter, M., Straub, D., Stasch, C., Jäger, S., Knauer, K., Greiving, S., León, C., Spahn, H., & Riedlinger, T. (2018). Research towards improved management of natural disasters including strategies to reduce cascading effects. EGU General Assembly 2018, Vienna, Austria, 8 April–13 Apr 2018, EGU2018-14801.
  • Schoepfer, E., Geiß, C., Lauterjung, J., Rakowsky, N., Krautblatter, M., Straub, D., Stasch, C., Jäger, S., Knauer, K., Greiving, S., Leon, C., Spahn, H., & Riedlinger, T. (2018). From single-hazard to multi-hazard risk assessment including the analysis of dynamic exposure and vulnerability aimed at the modelling of cascading effects. International Conference on Natural Hazards and Risks in a Changing World, Potsdam, Germany, October 4-5, 2018.

Kontakt

Für weitere Fragen zum Projekt kontaktieren Sie bitte:

Dr. Elisabeth Schöpfer
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.
Earth Observation Center
Münchener Straße 20
82234 Weßling
Deutschland
e-Mail: elisabeth.schoepfer [at] dlr.de