mwBTFreddy: A Dataset for Flash Flood Damage Assessment in Urban Malawi

要約

この論文では、マラウイ都市部における鉄砲水被害評価を支援するために開発されたリソースであるmwBTFreddyデータセットについて、特に2023年のサイクロンFreddyの影響に焦点を当てて説明する。このデータセットは、Google Earth Proから取得した災害前後の衛星画像と、地理座標と被害レベル（被害なし、軽微、大規模、破壊）のラベル付き建物注釈を含むJSONファイルから構成されている。マラウイビジネス応用科学大学のKuyesera AIラボによって開発されたこのデータセットは、アフリカの都市状況における建物の検出と損傷分類に合わせた機械学習モデルの開発を促進することを目的としている。また、洪水被害の可視化と空間分析をサポートし、気候変動に脆弱な地域における移転、インフラ計画、緊急対応に関する意思決定に情報を提供する。

要約(オリジナル)

This paper describes the mwBTFreddy dataset, a resource developed to support flash flood damage assessment in urban Malawi, specifically focusing on the impacts of Cyclone Freddy in 2023. The dataset comprises paired pre- and post-disaster satellite images sourced from Google Earth Pro, accompanied by JSON files containing labelled building annotations with geographic coordinates and damage levels (no damage, minor, major, or destroyed). Developed by the Kuyesera AI Lab at the Malawi University of Business and Applied Sciences, this dataset is intended to facilitate the development of machine learning models tailored to building detection and damage classification in African urban contexts. It also supports flood damage visualisation and spatial analysis to inform decisions on relocation, infrastructure planning, and emergency response in climate-vulnerable regions.

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