論文の概要: 2022 Flood Impact in Pakistan: Remote Sensing Assessment of Agricultural and Urban Damage
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07126v1
- Date: Sat, 21 Sep 2024 07:09:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 22:06:43.568309
- Title: 2022 Flood Impact in Pakistan: Remote Sensing Assessment of Agricultural and Urban Damage
- Title（参考訳）: 2022 パキスタンの洪水被害:農業・都市被害のリモートセンシング評価
- Authors: Aqs Younas, Arbaz Khan, Hafiz Muhammad Abubakar, Zia Tahseen, Aqeel Arshad, Murtaza Taj, Usman Nazir,
- Abstract要約: パキスタンは2022年6月に世界最多の洪水に見舞われ、農業とインフラの被害を受けた。
本研究は, 洪水が作物や集積地に与える影響を評価することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9568088816062197
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Pakistan was hit by the world's deadliest flood in June 2022, causing agriculture and infrastructure damage across the country. Remote sensing technology offers a cost-effective and efficient method for flood impact assessment. This study is aimed to assess the impact of flooding on crops and built-up areas. Landsat 9 imagery, European Space Agency-Land Use/Land Cover (ESA-LULC) and Soil Moisture Active Passive (SMAP) data are used to identify and quantify the extent of flood-affected areas, crop damage, and built-up area destruction. The findings indicate that Sindh, a province in Pakistan, suffered the most. This impact destroyed most Kharif season crops, typically cultivated from March to November. Using the SMAP satellite data, it is assessed that the high amount of soil moisture after flood also caused a significant delay in the cultivation of Rabi crops. The findings of this study provide valuable information for decision-makers and stakeholders involved in flood risk management and disaster response.
- Abstract（参考訳）: パキスタンは2022年6月に世界最多の洪水に見舞われ、農業とインフラの被害を受けた。
リモートセンシング技術は、洪水影響評価のための費用対効果と効率のよい方法を提供する。
本研究は, 洪水が作物や集積地に与える影響を評価することを目的としている。
ランドサット9号の画像、欧州宇宙機関/Land Use/Land Cover (ESA-LULC) と土壌水分能動パッシブ (SMAP) のデータを用いて、洪水被害地域、作物の被害、地層破壊の程度を識別し、定量化する。
その結果、パキスタンのシンド州が最も被害を受けたことが示唆された。
この影響は、通常3月から11月にかけて栽培されるハリフの季節作物の大半を破壊した。
また,SMAP衛星データを用いて,洪水後の土壌水分量が増加し,ラビの栽培が著しく遅れたと評価した。
本研究は,洪水リスク管理と災害対応に関わる意思決定者やステークホルダーに貴重な情報を提供するものである。
関連論文リスト
- Flood Risk Assessment of the National Harbor at Maryland, United States [1.038088229789127]
海岸沿いの住宅地の増加や気候変動により、都市部では洪水が増している。
研究エリアには、国立ハーバー、MD、およびワシントン砦の周辺地域が含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-17T09:33:15Z) - Anticipatory Understanding of Resilient Agriculture to Climate [66.008020515555]
本稿では,リモートセンシング,深層学習,作物収量モデリング,食品流通システムの因果モデリングを組み合わせることで,食品のセキュリティホットスポットをよりよく識別する枠組みを提案する。
我々は、世界の人口の大部分を供給している北インドの小麦パンバスケットの分析に焦点をあてる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-07T22:29:05Z) - Mapping Global Floods with 10 Years of Satellite Radar Data [0.0]
本研究では,Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR)衛星画像の雲透過性を利用した新しい深層学習洪水検出モデルを提案する。
我々は、クラウドカバレッジの影響を受けない予測を備えた、ユニークな、縦断的なグローバルな洪水範囲データセットを作成します。
我々は,エチオピアの歴史的洪水発生地域を特定し,2024年5月のケニアの洪水時のリアルタイム災害対応能力を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-03T02:44:32Z) - SEN12-WATER: A New Dataset for Hydrological Applications and its Benchmarking [40.996860106131244]
気候と干ばつの増加は、世界中の水資源管理に重大な課題をもたらしている。
本稿では,干ばつ関連分析のためのエンドツーエンドディープラーニングフレームワークを用いたベンチマークとともに,新しいデータセットであるSEN12-WATERを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-25T16:50:59Z) - Estimation of the Area and Precipitation Associated with a Tropical Cyclone Biparjoy by using Image Processing [6.68100259034081]
本稿では,リモートセンシングデータを用いて降水量と被害地域への影響を推定する手法を提案する。
サイクロンに関連付けられた降水クラスターの同定と抽出に画像処理技術が用いられた。
その結果、ビパルジョイはインドとアラビア海の平均降水量は53.14mm/日であり、インドの境界は1日11.59mm/日であり、面積は411.76000平方キロメートルである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-07T04:41:27Z) - Climate Change Impact on Agricultural Land Suitability: An Interpretable
Machine Learning-Based Eurasia Case Study [94.07737890568644]
2021年現在、世界中で約8億8800万人が飢餓と栄養失調に見舞われている。
気候変動は農地の適性に大きな影響を及ぼし、深刻な食糧不足に繋がる可能性がある。
本研究は,経済・社会問題に苦しむ中央ユーラシアを対象とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-24T15:15:28Z) - HarvestNet: A Dataset for Detecting Smallholder Farming Activity Using
Harvest Piles and Remote Sensing [50.4506590177605]
HarvestNetは、2020-2023年のエチオピアのティグレイとアムハラの農場の存在をマッピングするためのデータセットである。
本研究は,多くの小作システムの特徴ある収穫杭の検出に基づく新しい手法を提案する。
本研究は, 農作物のリモートセンシングが, 食品の安全地帯において, よりタイムリーかつ正確な農地評価に寄与することが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-23T11:03:28Z) - Improved flood mapping for efficient policy design by fusion of
Sentinel-1, Sentinel-2, and Landsat-9 imagery to identify population and
infrastructure exposed to floods [15.893084685925073]
タンデムにおける光学およびSAR画像の応用は、洪水マッピングの可用性と信頼性を高める手段を提供する。
本稿では,これらの2種類のイメージを共通データ空間にマージする手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-31T20:46:06Z) - Transformer-based Flood Scene Segmentation for Developing Countries [1.7499351967216341]
洪水は大規模な自然災害であり、しばしば大量の死者、大規模な材料被害、経済的混乱を引き起こす。
早期警戒システム(EWS)は洪水を予測するための水位やその他の要因を常に評価し、被害を最小限に抑える。
FloodTransformerは、災害現場の空中画像から浸水した領域を検出し、セグメンテーションする最初のビジュアルトランスフォーマーベースのモデルである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-09T10:29:41Z) - Physics-informed GANs for Coastal Flood Visualization [65.54626149826066]
我々は,現在および将来の沿岸洪水の衛星画像を生成する深層学習パイプラインを構築した。
物理に基づく洪水図と比較して画像を評価することにより,提案手法は物理的一貫性とフォトリアリズムの両方において,ベースラインモデルよりも優れていることがわかった。
この研究は沿岸の洪水の可視化に焦点が当てられているが、気候変動が地球をどう形作るかのグローバルな可視化を作成することを想定している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-16T02:15:34Z) - Farmland Parcel Delineation Using Spatio-temporal Convolutional Networks [77.63950365605845]
ファームパーセル・デライン化は、気候変動政策の開発と管理において重要なカダストラルデータを提供する。
このデータは、極端な気象災害に伴う損害後の補償を評価するための農業保険セクターにも有用である。
衛星画像の利用は、農場の区画整理作業を行うためのスケーラブルで費用対効果の高い方法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-11T19:49:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。