SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 29
Er det bratt i Bangladesh og hva med Peru – bruk av globale datasett i analyser. Hva finnes av globale datasett, hvor gode er de og kan jeg bruke dem i min analyse? Norsk ESRI brukerkonferanse  Febr 2011 Helge Smebye
Agenda ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
NGI i dag ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Markedsområder ,[object Object],[object Object]
Internasjonale prosjekter på NGI ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Internationale GIS-prosjekter - Tsunami
Internationale GIS-prosjekter - Tsunami
Internationale GIS-prosjekter - jordskred ,[object Object],[object Object]
Internationale GIS-prosjekter - Jordskred ,[object Object],[object Object]
Data brukt i analysene ,[object Object],[object Object]
Terrengmodell - Aster GDEM ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Terrengmodell –SRTM ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Terrengmodell – TandemX ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Andre kilder for terrengmodeller ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Terengmodellers helning i et studieområde
Feilkilder terrengmodeller – hevet bakke
Feilkilder terrengmodeller - hevet bakke
Feiltolking av Aster     store feil i høyde Aster GDEM SRTM
Andre Aster problemer – spesielt i nord
Befolkningsdata ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Befolkningsdata GRUMP
Befolkningsdata Landscan
Jordskjelvdata ,[object Object]
Geologidata ,[object Object],[object Object],[object Object]
Geologidata  ,[object Object],[object Object]
Vegetasjonsdata ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Nedbørsdata ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Jordfuktighetsdata ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Er det bratt i Bangladesh -  og hva med Peru?

Weitere ähnliche Inhalte

Mehr von Geodata AS

Mehr von Geodata AS (20)

Øvelse Oslofjord - BK2016
Øvelse Oslofjord  - BK2016Øvelse Oslofjord  - BK2016
Øvelse Oslofjord - BK2016
 
Kartlegging av flomveier i Oslo - BK2015
Kartlegging av flomveier i Oslo - BK2015Kartlegging av flomveier i Oslo - BK2015
Kartlegging av flomveier i Oslo - BK2015
 
Imagery and beyond - BK 2016
Imagery and beyond - BK 2016Imagery and beyond - BK 2016
Imagery and beyond - BK 2016
 
ArcGIS i samferdselsplanlegging - BK2016
ArcGIS i samferdselsplanlegging - BK2016ArcGIS i samferdselsplanlegging - BK2016
ArcGIS i samferdselsplanlegging - BK2016
 
Disrupt or be disrupted - BK 2016
Disrupt or be disrupted - BK 2016Disrupt or be disrupted - BK 2016
Disrupt or be disrupted - BK 2016
 
ArcGIS Server og FME som duo i dokumentproduksjon - BK2016
ArcGIS Server og FME som duo i dokumentproduksjon - BK2016ArcGIS Server og FME som duo i dokumentproduksjon - BK2016
ArcGIS Server og FME som duo i dokumentproduksjon - BK2016
 
Workflow manager - Kystverkets bruk og erfaringer - BK2016
Workflow manager - Kystverkets bruk og erfaringer - BK2016Workflow manager - Kystverkets bruk og erfaringer - BK2016
Workflow manager - Kystverkets bruk og erfaringer - BK2016
 
Workflow manager – hva er det og hva kan det brukes til - BK2016
Workflow manager – hva er det og hva kan det brukes til - BK2016Workflow manager – hva er det og hva kan det brukes til - BK2016
Workflow manager – hva er det og hva kan det brukes til - BK2016
 
ArcGIS Portal og sharepoint - en fleksibel kombinasjon - BK2016
ArcGIS Portal og sharepoint - en fleksibel kombinasjon - BK2016ArcGIS Portal og sharepoint - en fleksibel kombinasjon - BK2016
ArcGIS Portal og sharepoint - en fleksibel kombinasjon - BK2016
 
Enkel tilgang på live trafikkinformasjon - BK2016
Enkel tilgang på live trafikkinformasjon - BK2016Enkel tilgang på live trafikkinformasjon - BK2016
Enkel tilgang på live trafikkinformasjon - BK2016
 
Anvendelse av ArcGIS-plattformen for planlegging gjennomføring - BK2016
Anvendelse av ArcGIS-plattformen for planlegging gjennomføring - BK2016Anvendelse av ArcGIS-plattformen for planlegging gjennomføring - BK2016
Anvendelse av ArcGIS-plattformen for planlegging gjennomføring - BK2016
 
Dynamisk ressurs modellering - miljørisikoanalyse for arktiske olje og gass a...
Dynamisk ressurs modellering - miljørisikoanalyse for arktiske olje og gass a...Dynamisk ressurs modellering - miljørisikoanalyse for arktiske olje og gass a...
Dynamisk ressurs modellering - miljørisikoanalyse for arktiske olje og gass a...
 
Arctic Risk Map - kommuniserer regionens sikkerhet og miljø risiko - BK2016
Arctic Risk Map -  kommuniserer regionens sikkerhet og miljø risiko - BK2016Arctic Risk Map -  kommuniserer regionens sikkerhet og miljø risiko - BK2016
Arctic Risk Map - kommuniserer regionens sikkerhet og miljø risiko - BK2016
 
Tilstandsregistrering av landbruksveger i Hedmark ved hjelp av collector for ...
Tilstandsregistrering av landbruksveger i Hedmark ved hjelp av collector for ...Tilstandsregistrering av landbruksveger i Hedmark ved hjelp av collector for ...
Tilstandsregistrering av landbruksveger i Hedmark ved hjelp av collector for ...
 
Bruks av ArcGIS Online som samhandlingsplattform i beredskap og krise - BK2016
Bruks av ArcGIS Online som samhandlingsplattform i beredskap og krise - BK2016Bruks av ArcGIS Online som samhandlingsplattform i beredskap og krise - BK2016
Bruks av ArcGIS Online som samhandlingsplattform i beredskap og krise - BK2016
 
Kom i gang med ArcGIS Pro
Kom i gang med ArcGIS ProKom i gang med ArcGIS Pro
Kom i gang med ArcGIS Pro
 
ArcGIS en plattform for hele virksomheten - BK2016
ArcGIS  en plattform for hele virksomheten - BK2016ArcGIS  en plattform for hele virksomheten - BK2016
ArcGIS en plattform for hele virksomheten - BK2016
 
Geografiske analyser i ArcGIS - BK 2016
Geografiske analyser i ArcGIS - BK 2016Geografiske analyser i ArcGIS - BK 2016
Geografiske analyser i ArcGIS - BK 2016
 
Skredregistrering.no og norsk skreddatabase - BK2016
Skredregistrering.no og norsk skreddatabase - BK2016Skredregistrering.no og norsk skreddatabase - BK2016
Skredregistrering.no og norsk skreddatabase - BK2016
 
Laserskanning av skog fra drone gir nye muligheter - BK2016
Laserskanning av skog fra drone gir nye muligheter - BK2016Laserskanning av skog fra drone gir nye muligheter - BK2016
Laserskanning av skog fra drone gir nye muligheter - BK2016
 

BK2011 Er det bratt i Bangladesh og hva med Peru – bruk av globale datasett i analyser

Hinweis der Redaktion

  1. NGI fokuserer på vekst gjennom faglig utvikling og utfordringer
  2. Globalt tsunamistudie, del av Global Risk Update 2008 Krevde naturlig nok en global terrengmodell (kun langs kysten) og et globalt befolkningsdatasett
  3. Eksempelstudie i Batangas bay – Filipinene Alle data ble hentet via internett Terreng (Aster) – korrigert via satellittbilder Befolkning (lokal telling) Strategiske byggninger (google earth)
  4. Prosjektet ledet av UNEP – GRID i Geneve. En del av en større rapport – GRU – Tsunami Jordskred Jordskjelv Flom ++
  5. På samme tid var NGI prosjektleder for et prosjekt for OCHA. Skulle sammenstille Jordskred Flom Tørke Orkaner ++ DVS de fleste av naturkatasrofetypene som ble behandlet i GRU. I tillegg ble den politiske stabiliteten til hvert land kartlagt. NGI jorde kun Jordskred jobben mens partnere jorde resten. Dette ble slått sammen til en ”fareindex”
  6. Hlandslide is landslide hazard index, Sr is the slope factor within a selected grid, Sl is lithological (or geological) conditions factor, Sh describes the soil moisture condition, Tp is the precipitation factor and Ts describes the seismic conditions. The index Sv described the vegetation cover. Susceptibility = mottakelighet
  7. Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer
  8. Figuren viser pixelfordelingen mellom forskjellige helningsvinkler i et forsøksområde. Legg merke til at GTOPO som har en oppløsning på ca 900 meter ved ekvator har en konsentrasjon av piksler rundt 15 grader mens SRTM som har en oppløsning på ca 90 meter ved ekvator har en konsentrasjon av piksler rundt 35 grader. Terrengmodeller med grovere oppløsning glatter med andre ord terrenget.
  9. Dette er spesielt aktuelt I tsunami analyser. Hevet bakke fører til en underestimering av områdene som blir rammet av bølgen.
  10. Masking of Asterdata with a Sea / land mask. Used a 3sec land/sea mask.
  11. GlobCover Land Cover: 1 product a year derived by an automatic and regionally-tuned classification of a time series of MERIS FR mosaics. Its 22 land cover global classes are defined with the UN Land Cover Classification System (LCCS). Product covers the period: December 2004-June 2006 The GlobCover products are based on ENVISAT’s Medium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS) Level 1B data acquired in Full Resolution mode with a spatial resolution of 300 meters. For the generation of the Level 1B data, the raw data acquisitions have been resampled on a path-oriented grid, with pixel values having been calibrated to match the Top Of Atmosphere (TOA) radiance.
  12. Near real-time First Guess of monthly precipitation anomalies based on SYNOP reports of ca. 6,500 stations received at DWD (Offenbach). Maps (GIF) are available within 5 days after observation month. Monitoring Product for the period 1986 to present, based on quality-controlled data from 7,000-8,000 stations. Grid-related data (resolutions 1.0° and 2.5° lat/long) in ASCII format are available within 2 months after observation month. Direct download and visualization are possible from this Website. Full Data Reanalysis (V.4) for the period 1901 to 2007 based on quality-controlled data from all stations in GPCC's data base available at the time with a varying coverage over time (a maximum number of ca. 45,000 stations in 1986/87). This product is optimized for best spatial coverage and use for water budget studies. Gridded data (0.5°, 1.0° and 2.5°) are available via the Visualizer from this Website. 50-Year VASClimO Data Set 1951 to 2000 (V1.1), based on quality-controlled and homogenized time-series from 9343 stations. This product is optimized for homogeneity in time and for application in climate variability studies. Direct download of gridded data (0.5°) is possible from the VASClimO page of this Website. Gridded Climatological Normals based on monthly means focussing on the period 1951-2000 for ca. 50,650 stations. Gridded climatologies (0.5°, 1.0° and 2.5°) are available via the Visualizer from this Website or on request (0.25°).