Shining a Light on Hurricane Damage Estimation via Nighttime Light Data: Pre-processing Matters

要約

気候変動が激化する中、ハリケーンは経済損失の増大や避難民の増加など、深刻な社会経済的影響を与えています。
以前の研究では、ハリケーンが経済的損失に及ぼす影響を予測するために夜間の光データが利用されていました。
しかし、これまでの研究では、夜間照明 (NTL) データを前処理するためのさまざまな技術を組み合わせた場合の影響について、徹底的な分析が行われていませんでした。
このギャップに対処するために、私たちの研究では、郵便番号レベルで 2 つの異なるデータセット (VSC-NTL と VNP46A2) に適用される、値のしきい値処理、構築されたマスキング、品質のフィルター処理と代入などのさまざまな NTL 前処理技術を調査しています。
実験では、ノイズ除去された NTL データとフロリダ州のカテゴリー 4 ～ 5 のハリケーンの経済的被害との相関関係を評価します。
彼らは、VNP46A2 に適用された品質マスキングおよび代入技術が経済的損害データと実質的な相関関係を示すことを明らかにしました。

要約(オリジナル)

Amidst escalating climate change, hurricanes are inflicting severe socioeconomic impacts, marked by heightened economic losses and increased displacement. Previous research utilized nighttime light data to predict the impact of hurricanes on economic losses. However, prior work did not provide a thorough analysis of the impact of combining different techniques for pre-processing nighttime light (NTL) data. Addressing this gap, our research explores a variety of NTL pre-processing techniques, including value thresholding, built masking, and quality filtering and imputation, applied to two distinct datasets, VSC-NTL and VNP46A2, at the zip code level. Experiments evaluate the correlation of the denoised NTL data with economic damages of Category 4-5 hurricanes in Florida. They reveal that the quality masking and imputation technique applied to VNP46A2 show a substantial correlation with economic damage data.

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