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El proyecto RIESGOS finalizó el 29/02/2024. El contenido de este sitio web dejará de actualizarse.

Evaluación de riesgos múltiples basada en escenarios en la región andina

En las últimas décadas, el riesgo asociado a las amenazas naturales hacia la sociedad ha aumentado a nivel global. Una gestión eficaz del riesgo se hace necesaria para contrarrestar esta tendencia, para lo cual es esencial contar con información fiable. La mayoría de los sistemas de información existentes sobre amenazas naturales y riesgos sólo se refieren a componentes individuales en una cadena compleja de evaluación de riesgos, centrándose sólo en amenazas específicas o simples estimaciones de daños y pérdidas. Tanto las interacciones complejas, como los efectos en cascada, así como las causas subyacentes y sus incertidumbres asociadas suelen ser obviadas. Esto puede conducir a estrategias de gestión de riesgo inadecuadas, lo que dificulta la prevención y mitigación eficaz y, en última instancia, socava la resiliencia de las sociedades.

En el proyecto RIESGOS 2.0 (Evaluación de riesgos múltiples basada en escenarios en la región andina), expertos de diferentes disciplinas trabajan juntos y desarrollan métodos científicos para la evaluación de situaciones complejas de multi-riesgo con el objetivo de transferir los resultados en forma de servicios web a un demostrador de un sistema de información multi-riesgo. El proyecto RIESGOS 2.0 se funda en lo ya logrado por su predecesor: RIESGOS.

El proyecto de investigación y desarrollo RIESGOS 2.0 es financiado por el Ministerio Federal Alemán de Educación e Investigación (BMBF) como parte de la directriz de financiación “CLIENT II - Cooperaciones internacionales para innovaciones sustentables” dentro del programa marco “Investigación para el Desarrollo Sustentable (FONA)”.

El proyecto es supervisado por el Promotor de Proyectos de Investigación Jülich (PtJ).

El Centro Aeroespacial Alemán (DLR) asume la coordinación.

RIESGOS 2.0:

Duración: 01.03.2021 al 29.02.2024
Código de financiación: 03G0905A-H

RIESGOS:

Duración: 01.11.2017 al 28.02.2021
Código de financiación: 03G0876A-J

El proyecto

Evaluar los riesgos con mayor precisión

Un número cada vez mayor de personas está expuesto a amenazas naturales, en especial, en las ciudades y núcleos urbanos densamente poblados. En estas situaciones, una gestión efectiva del riesgo puede salvar vidas. Con frecuencia, estos riesgos no vienen solos: si un terremoto desata un tsunami, este a su vez puede generar otros desastres y más consecuencias. Las lluvias torrenciales pueden ocasionar deslizamientos, desprendimientos de tierras, flujos de detritos (huaicos o aluviones) y hacer que los ríos se desborden y causen inundaciones. Así, los efectos en cascada pueden sumarse al desastre inicial y abrumar con rapidez tanto a las víctimas como a los encargados de las operaciones de rescate. Los sistemas de información pueden ayudar a los planificadores y a los servicios de emergencia a explorar escenarios con riesgos múltiples y posibilitar la implementación de medidas de prevención específicas.

El proyecto RIESGOS 2.0 se funda en lo ya logrado por su predecesor, RIESGOS, donde se diseñó y demostró un método nuevo para el modelado y la simulación de situaciones complejas con riesgo múltiples, utilizando como ejemplo la región andina. Durante el período de tres años se abordarán temas de investigación centrales para ampliar sustancialmente el enfoque y reforzar su potencial de uso práctico. Para lograr el objetivo del proyecto, el equipo trabaja en tres áreas de interés estrechamente interconectadas: investigación, desarrollo y aplicación.

Herramienta interactiva para el análisis de riesgos múltiples

RIESGOS 2.0 sigue desarrollando potenciales escenarios de riesgos múltiples basándose en regiones piloto en Chile, Ecuador y Perú. El proyecto integra enfoques de diferentes disciplinas, tanto de geofísica, hidrología, geología, geografía, geo-estadística y teledetección, considerando las iniciativas y servicios existentes de instituciones sudamericanas.

Los resultados de la investigación se transferirán a un demostrador de un sistema de información multi-riesgo en forma de servicios web. El demostrador se basa en un concepto modular y escalable y está descentralizado. El curso y las interacciones de diversas amenazas naturales como terremotos, deslizamientos, volcanes, inundaciones y tsunamis pueden simularse y visualizarse a través de una plataforma web. También se tienen en cuenta las infraestructuras críticas, como las redes eléctricas.

Los usuarios potenciales, tales como las autoridades de protección civil, planificadores y organismos de asistencia, podrán explorar y evaluar distintos escenarios de posibles desastres futuros.

Hacia una aplicación practica

En colaboración con socios locales y nacionales, el equipo de desarrollo está optimizando la plataforma de demostración para su uso práctico y apoya a las partes interesadas locales mediante talleres de capacitación y formación.

Los desarrollos se basan en el “código abierto”, tienen en cuenta las normas internacionales y, por tanto, pueden incorporarse a sistemas ya existentes. Esto sienta las bases para el uso sostenible de los resultados del proyecto en los países asociados. En el futuro, los elementos desarrollados pueden integrarse en sistemas de información específicos de cada país y utilizarse, por ejemplo, para la comunicación de riesgos. Otras aplicaciones posibles son la prevención de riesgos o la planificación preventiva. Esto abre nuevas posibilidades para que las autoridades, por ejemplo, adapten mejor la planificación del uso del suelo a posibles escenarios de riesgo múltiple y aumenten la conciencia de riesgo en la población.

La elaboración de posibles perspectivas de explotación económica de los resultados del proyecto es otro componente importante. Las PYMES que participan en el proyecto están cooperando con las Cámaras de Comercio Alemanas en el Extranjero (AHK) en Chile, Ecuador y Perú en materia de cooperación y modelos de negocio.

Áreas de Estudio

Para comprender, describir y cuantificar las situaciones de riesgo múltiple, el equipo de proyecto trabaja con “stories” (estudios de casos específicos) en regiones piloto seleccionadas de Chile, Ecuador y Perú. Los escenarios representan situaciones reales de riesgos múltiples con efectos en cascada. Para cada escenario se ha desarrollado un “storyboard” el cual proporcionará una descripción general de la situación, definiendo las amenazas específicas, las vulnerabilidades relacionadas y las consecuencias de los impactos que se van a investigar. Los escenarios proporcionan un entorno de aprendizaje y guían al equipo en el desarrollo de componentes y servicios web, que comprenden la base para el demostrador.

Zona costera de Gran Valparaíso: Terremotos, tsunamis e infraestructuras críticas

Lima Metropolitana y Callao: Terremotos, tsunamis e infraestructuras críticas

Volcán Cotopaxi y alrededores: Actividades volcánicas, lahares, deslizamientos, inundaciones e infraestructura crítica

Demostrador

El demostrador de un sistema de información de riesgos múltiples de RIESGOS se basa en un concepto modular y escalable. Consiste en una serie de servicios web independientes y distribuidos, y una interfaz de usuario que accede a estos servicios. Un importante valor agregado de este enfoque modular e interoperativo es la posibilidad de integrar diferentes servicios web en los entornos de sistemas ya existentes.

Concepto de sistema

El demostrador RIESGOS del sistema de información de riesgos múltiples permite a los usuarios explorar, describir y cuantificar situaciones de riesgos múltiples. Las principales funciones incluyen:

  • Visualización y exploración de productos de datos e información de análisis de riesgos múltiples
  • Configuración de la entrada para procesos de datos (remotos), simulaciones y modelos
  • Orquestación de servicios web distribuidos

Interfaz gráfica de usuario

Se puede acceder a la interfaz gráfica de usuario del demostrador desde un navegador web. La pantalla principal está dividida en tres áreas principales de visualización: la ventana central del mapa, el asistente de configuración para el control de cada servicio web a la izquierda, y el panel de resultados a la derecha. Este último permite al usuario seleccionar y mostrar los resultados procesados y recibir más información sobre el resultado.

Captura de pantalla del demostrador RIESGOS (derechos de imagen: DLR)
Figura: Captura de pantalla del demostrador RIESGOS

El código fuente de la interfaz gráfica de usuario del demostrador RIESGOS está disponible en GitHub: https://github.com/riesgos/dlr-riesgos-frontend

Servicios web

La utilización de servicios web estandarizados, como los servicios web geoespaciales definidos por el Consorcio Geoespacial Abierto (OGC), permite a los usuarios un acceso abierto y flexible a la información y los productos de datos de riesgos múltiples. Se puede acceder a los servicios web y a los recursos de datos expuestos utilizando diversos clientes: desde una simple herramienta de línea de comandos, a través de un navegador web, hasta las interfaces gráficas de usuario existentes de las autoridades públicas y las empresas que están equipadas con un cliente de mapas. Los servicios web de la OGC permiten todo tipo de funcionalidad geoespacial de forma inmediata, incluido el acceso a los datos, la visualización de los datos, el diseño y el procesamiento.

Los servicios web se pueden integrar fácilmente en clientes existentes. Los proveedores de servicios web definen sus productos, opciones de visualización y elementos de configuración. La interfaz de usuario permite al usuario visualizar el producto del servicio web según sus necesidades. A través de la clara separación en competencia entre los servicios web y la interfaz de usuario, se aumenta la modularidad y la escalabilidad. Esta flexibilidad permite la reutilización de los componentes RIESGOS desarrollados en otros contextos, por ejemplo, los entornos de sistemas de las instituciones sudamericanas. Las instituciones asociadas pueden a su vez ofrecer sus herramientas como servicios web a los que puede acceder el demostrador. Nuestra interfaz de usuario incluso permite la selección entre servicios web alternativos con productos similares, por ejemplo, entre diferentes catálogos de eventos de terremotos o tsunamis.

Los servicios web desarrollados dentro de RIESGOS están disponibles en GitHub, una plataforma para crear y gestionar software colaborativo y gratuito, en https://github.com/riesgos/

Participantes

El proyecto RIESGOS está formado por las siguientes instituciones científicas y socios del sector privado de Alemania:

Las siguientes instituciones además participaron en RIESGOS:

Las Cámaras de Comercio Alemanas en el Extranjero (AHK) de Chile, Ecuador y Perú apoyan el proyecto en el ámbito de los análisis del potencial de aplicación. En este contexto, están particularmente en intercambio con las PYMES que participan en el proyecto.

Los socios asociados de RIESGOS 2.0 son: GIZ, UNOOSA / UN-SPIDER, UNESCO y MunichRE.

Los actores sudamericanos

RIESGOS 2.0 colabora con numerosas instituciones académicas y autoridades públicas de Chile, Ecuador y Perú, entre otros:

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)

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

Publicaciones

Vídeos/Presentaciones

Teaser del proyecto
Presentación del proyecto

Policy Brief


Policy Brief, formato A4
idioma español; Paginas 8-14


Policy Brief, formato pantalla
idioma español; Paginas 8-14

Folleto


Folleto „del RIESGOS“

Fichas


Ficha Terremoto


Ficha Lahares


Ficha Volcano


Ficha Inundaciones


Ficha Daño por inundación


Ficha Tsunamis


Ficha Exposición


Ficha Vulnerabilidad


Ficha Infraestructura crítica


Ficha Demostrador


Ficha Aplicación práctica


Ficha Comunicación de riesgos


Ficha Criticidad Sistémica


Ficha Simulaciones de dinámicas

Ediciones especiales en revistas científicas

2024

2023

Publicaciones en revistas

2024

  • Androsov, A., Harig, S., Zamora, N., Knauer, K., & Rakowsky, N. (2024). Nonlinear processes in tsunami simulations for the Peruvian coast with focus on Lima and Callao. Natural Hazards and Earth System Sciences, 24(5), 1635–1656. https://doi.org/10.5194/nhess-24-1635-2024

  • Geiß, C., Maier, J., So, E., Schoepfer, E., Harig, S., Gómez Zapata, J. C., & Zhu, Y. (2024). Anticipating a risky future: Long short-term memory (LSTM) models for spatiotemporal extrapolation of population data in areas prone to earthquakes and tsunamis in Lima, Peru. Natural Hazards and Earth System Sciences, 24(3), 1051–1064. https://doi.org/10.5194/nhess-24-1051-2024

  • Rosero-Velásquez, H., Monsalve, M., Gómez Zapata, J. C., Ferrario, E., Poulos, A., de la Llera, J. C., & Straub, D. (2024). Risk-informed representative earthquake scenarios for Valparaíso and Viña del Mar, Chile. Natural Hazards and Earth System Sciences Discussions, 1–25. https://doi.org/10.5194/nhess-2023-186

  • Schoepfer, E., Lauterjung, J., Riedlinger, T., Spahn, H., Gómez Zapata, J. C., León, C. D., Rosero-Velásquez, H., Harig, S., Langbein, M., Brinckmann, N., Strunz, G., Geiß, C., & Taubenböck, H. (2024). Between global risk reduction goals, scientific-technical capabilities and local realities: A modular approach for multi-risk assessment. Natural Hazards and Earth System Sciences Discussions, 1–34. https://doi.org/10.5194/nhess-2023-142

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

  • 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. (2023). Benefits of global earth observation missions for disaggregation of exposure data and earthquake loss modeling: Evidence from Santiago de Chile. Natural Hazards, 119(2), 779–804. https://doi.org/10.1007/s11069-022-05672-6

  • Geiß, C., Schoepfer, E., Riedlinger, T., & Taubenböck, H. (2023). Editorial: Novel tools for multi-risk assessment. Natural Hazards, 119(2), 773–778. https://doi.org/10.1007/s11069-023-06204-6

  • 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

Geiß, C., Rabuske, A., Aravena Pelizari, P., Bauer, S., & Taubenböck, H. (2022). Selection of unlabeled source domains for domain adaptation in remote sensing. Array, 15, 100233. https://doi.org/10.1016/j.array.2022.100233

  • 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

Contribuciones a conferencias/congresos/talleres

2023

2022

2021

  • Aravena Pelizari, P., Geiß, C., Schoepfer, E., Riedlinger, T., Aguirre, P., Santa María, H., 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
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2019

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2018

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  • 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.

Contacto

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