The New Methods for Rapid Exposure and Seismic Vulnerability Assessment. How Do They Adapt to Different Scenarios?

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Título: The New Methods for Rapid Exposure and Seismic Vulnerability Assessment. How Do They Adapt to Different Scenarios?
Autor/es: Torres, Yolanda | Arranz, José Juan | Martínez-Cuevas, Sandra | Gaspar-Escribano, Jorge Miguel | Benito, Belén | Staller, Alejandra | Gómez, Igor
Grupo/s de investigación o GITE: Grupo de Ingeniería y Riesgo Sísmico (GIRS)
Centro, Departamento o Servicio: Universidad de Alicante. Departamento de Ciencias de la Tierra y del Medio Ambiente
Palabras clave: Exposure | Earthquake vulnerability | LiDAR | Orthophoto | Machine learning
Área/s de conocimiento: Física de la Tierra
Fecha de publicación: 15-jul-2019
Editor: MDPI
Cita bibliográfica: Torres Y, Arranz JJ, Martínez-Cuevas S, Gaspar-Escribano JM, Benito B, Staller A, Gómez I. The New Methods for Rapid Exposure and Seismic Vulnerability Assessment. How Do They Adapt to Different Scenarios? Proceedings. 2019; 19(1):14. doi:10.3390/proceedings2019019014
Resumen: We present a procedure for exposure and vulnerability evaluation that integrates LiDAR, orthophotos, and other ancillary datasets. It comprises three phases: (1) city stratification into homogeneous regions; (2) exposure database compilation; and (3) vulnerability allocation using predictive modelling. We have conducted two applications in Lorca (Spain) and Port-au-Price (Haiti) and here we compare them. Each phase of the method is subject to variations due mainly to data availability; however, it does not affect the final accuracy that remains high in both scenarios (over 80%). It is a flexible procedure that is able to adapt to the particular features of two different cities.
URI: http://hdl.handle.net/10045/98669
ISSN: 2504-3900
DOI: 10.3390/proceedings2019019014
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © 2019 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
Revisión científica: si
Versión del editor: https://doi.org/10.3390/proceedings2019019014
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