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In this article, we present a low-cost SLAM-based drone for creating exploration maps of building interiors. The focus is on emergency response mapping in inaccessible or potentially dangerous places. For this purpose, we used a quadcopter microdrone equipped with six laser rangefinders (1D scanners) and an optical sensor for mapping and positioning. The employed SLAM is designed to map indoor spaces with planar structures through graph optimization. It performs loop-closure detection and correction to recognize previously visited places, and to correct the accumulated drift over time.

A systematic use of Remote Sensing (RS) data opens a door for evaluators to better address evaluation questions by adding a spatial dimension. This policy brief highlights DEval’s methodological approach to the analysis of high-resolution RS data through the application of image classification and machinelearning (ML) techniques. DEval has been developing this approach in close cooperation with RS experts from the Faculty of Geo-information Science and Earth Observation (ITC) at the University of Twente in the Netherlands.

VI Congreso Cuidades Inteligentes, Madrid, ESPAGNE, 15-/09/2020 - 15/09/2020; Le projet PANOPTIS, financé par la Commission européenne dans le cadre du programme H2020, vise à accroître la résilience (capacité d'adaptation) des routes aux conditions météorologiques défavorables, telles que les phénomènes météorologiques extrêmes ou les inondations, et à d'autres événements à risque comme les tremblements de terre ou les glissements de terrain. L'objectif principal du projet est de combiner des scénarios de changement climatique régionalisés (appliqués aux infrastructures), avec des outils de simulation structurels et géotechniques et des données réelles tirées directement des infrastructures routières (ponts, pentes, routes) par un réseau multi-capteurs comprenant des capteurs au sol, des drones et des satellites, afin de fournir aux gestionnaires d'infrastructures de transport un outil de contrôle intégré, capable d'améliorer la gestion des infrastructures dans les phases de planification, de maintenance et d'exploitation. Le projet PANOPTIS a débuté en juin 2018, et pendant la première phase du projet, qui couvre approximativement les deux premières années, toutes les technologies innovantes qui composent l'outil PANOPTIS sont en cours de mise au point. Au cours de la deuxième phase du projet, qui débutera à l'été 2020, ACCIONA Engineering mettra en oeuvre toutes les technologies et méthodologies développées dans la section 2 de l'autoroute A-2, qui est longue de 77,5 km et qui traverse la province de Guadalajara. Il s'agit d'une section de concession d'autoroute de première génération gérée par ACCIONA Concessions et entretenue par ACCIONA Maintenance.

Disaster resilience is a topic of increasing importance for policy makers in the context of climate change. However, measuring disaster resilience remains a challenge as it requires information on both the physical environment and socio-economic dimensions. In this study we developed and tested a method to use remote sensing (RS) data to construct proxy indicators of socio-economic change. We employed machine-learning algorithms to generate land-cover and land-use classifications from very high-resolution satellite imagery to appraise disaster damage and recovery processes in the Philippines following the devastation of typhoon Haiyan in November 2013. We constructed RS-based proxy indicators for N=20 barangays (villages) in the region surrounding Tacloban City in the central east of the Philippines. We then combined the RS-based proxy indicators with detailed socio-economic information collected during a rigorous-impact evaluation by DEval in 2016. Results from a statistical analysis demonstrated that fastest post-disaster recovery occurred in urban barangays that received sufficient government support (subsidies), and which had no prior disaster experience. In general, socio-demographic factors had stronger effects on the early recovery phase (0-2 years) compared to the late recovery phase (2-3 years). German development support was related to recovery performance only to some extent. Rather than providing an in-depth statistical analysis, this study is intended as a proof-of-concept. We have been able to demonstrate that high-resolution RS data and machine-learning techniques can be used within a mixed-methods design as an effective tool to evaluate disaster impacts and recovery processes. While RS data have distinct limitations (e.g., cost, labour intensity), they offer unique opportunities to objectively measure physical, and by extension socio-economic, changes over large areas and long time-scales. Zunehmende Wetterextreme und Naturkatastrophen sind Folgen des Klimawandels. Aufgrund dieser steigenden Risiken rückt die Resilienz der Bevölkerung im Katastrophenfall als zentrales Thema in den Vordergrund und hat zunehmende Bedeutung für politische Entscheidungstragende. Dennoch bleibt die Messung des mehrdimensionalen Konzepts der Katastrophenresilienz eine Herausforderung, da sie Informationen sowohl über die physische Umgebung als auch sozioökonomische Faktoren erfordert. In dieser Studie wird eine Methode entwickelt, um aus Fernerkundungsdaten (RS-Daten) Indikatoren zu entwickeln, die Aspekte des sozioökonomischen Wandels approximieren und somit messbar machen (Proxy-Indikatoren). Zu diesem Zweck wurden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt. Mit Hilfe dieser Algorithmen wurden aus hochauflösenden Satellitenbildern Klassifizierungen für Landstruktur und Landnutzung konstruiert, um Katastrophenschäden und iederaufbauprozesse auf den Philippinen nach der Zerstörung durch den Taifun Haiyan im November 2013 zu messen. Aus den RS-Daten wurden die Indikatoren für N=20 Barangays (Dörfer) in der Region um die Stadt Tacloban im zentralen Osten der Philippinen berechnet. Diese auf RS-Daten basierenden Indikatoren wurden mit detaillierten sozioökonomischen Informationen kombiniert, die für eine DEval-Evaluierung im Jahr 2016 erhoben wurden. Die Ergebnisse der statistischen Analyse zeigen, dass der schnellste Wiederaufbau nach der Katastrophe in städtischen Barangays zu beobachten war, die ausreichend staatliche Unterstützung (Subventionen) erhielten und über keine Katastrophenerfahrung verfügten. Im Vergleich hatten soziodemografische Faktoren allgemein stärkere Auswirkungen auf die frühe (0-2 Jahre) als auf die spätere (2-3 Jahre) Wiederaufbauphase. Es konnte nur ein bedingter Bezug zwischen der deutschen Entwicklungszusammenarbeit und den Wiederaufbauerfolgen festgestellt werden. Diese Studie versteht sich als Nachweis der Machbarkeit, weniger als detaillierte statistische Analyse. Sie belegt, dass hochauflösende RS-Daten und Techniken des maschinellen Lernens innerhalb eines integrierten Methodendesigns als effektives Werkzeug zur Bewertung von Katastrophenauswirkungen und Wiederherstellungsprozessen eingesetzt werden können. Trotz spezifischer Einschränkungen (hohe Kosten, Arbeitsintensität etc.) bieten RS-Daten einzigartige Möglichkeiten sowohl Umweltbedingungen als auch sozioökonomische Veränderungen über große Gebiete und lange Zeiträume hinweg objektiv messen zu können.