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Derivation of population distribution for vulnerability assessment in flood-prone German cities using multisensoral remote sensing data

机译：利用多用户遥感数据推导洪水易受德国城市漏洞评估的衍生

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摘要

Against the background of massive urban development, area-wide and up-to-date spatial information is in demand.udHowever, for many reasons this detailed information on the entire urban area is often not available or just not validudanymore. In the event of a natural hazard – e.g. a river flood – it is a crucial piece of information for relief units to haveudknowledge about the quantity and the distribution of the affected population. In this paper we demonstrate the abilities ofudremotely sensed data towards vulnerability assessment or disaster management in case of such an event. By means ofudvery high resolution optical satellite imagery and surface information derived by airborne laser scanning, we generate audprecise, three-dimensional representation of the landcover and the urban morphology. An automatic, object-orientedudapproach detects single buildings and derives morphological information – e.g. building size, height and shape – for audfurther classification of each building into various building types. Subsequently, a top-down approach is applied touddistribute the total population of the city or the district on each individual building. In combination with information ofudpotentially affected areas, the methodology is applied on two German cities to estimate potentially affected populationudwith a high level of accuracy
机译：在大规模城市发展的背景下，区域范围内和最新的空间信息有所要求。 udhowever，因为许多原因，整个城市地区的详细信息通常无法使用或只是无效 Udanymore。在自然危险的情况下 - 例如河洪水 - 这是救济单位的关键信息，以 udknowledge关于受影响人口的数量和分布。在本文中，我们展示了在此类事件的情况下展示了 Udreemotely感知数据的能力。通过 udvery高分辨率光卫星图像和由空气激光扫描得出的表面信息，我们生成了 udprecise，三维表示Landcover和城市形态。一个自动，面向对象的 udappach检测单个建筑物并导出形态学信息 - 例如建造大小，高度和形状 - 每个建筑物的 udfurther分类为各种建筑类型。随后，将自上而下的方法适用于 Uddistribute每个建筑物的城市或地区的总人口。与 Udpotiency受影响的地区的信息相结合，该方法应用于两个德国城市，以估计可能受影响的人口 Udwith高度的准确性

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