Flood damage assessment in a GIS – case study for annotto bay, Jamaica
Notice bibliographique
Résumé
Natural hazards do not only affect millions of people, but also cause material damages up to 300 billion USD per year worldwide.The SIDS (Small Island Developing States) are characterized by an extremely high vulnerability to these hazards, due to their low-lying, densely populated cities and their fragile economy.To limit the consequences of these hazards, technocratic interventions do not suffice.Therefore, new approaches that focus on flood risk management are developed.In this context, Annotto Bay, Jamaica, was chosen as a case study area to perform a flood damage assessment.In this study, a flood damage map was created for the 2001 flood caused by Tropical Storm Michelle.This map focuses on three types of damage: building, road and crop damage.The first type was calculated using the exact GPS locations of the buildings, as well as average replacement values for each building type and flood damage functions.The total building damage was then combined per land-use polygon to have an orderly visual view of the damage spread.Furthermore, the road damage was calculated, based on a road network extracted from satellite imagery.In a next step, as buildings are mostly located in proximity of roads, buffers were created around the road network, resulting in a more accurate visual view of the building damage spread.Then the crop damage was calculated based on maximum damage values for banana plantains and other crops, combined with the crop damage functions.The final result is a total damage map, visualizing the location of high risk areas with a high accuracy.Additionally, the total calculated damage was compared to the actual damage caused by the 2001 flood.This comparison shows promising results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».