G4: Damage Assessment
Group members:

Dr. Miguel Estrada
Dr. Saburoh Midorikawa
Dr. Masashi Matsuoka
Dr. Hiroyuki Miura
Dr. Yoshihisa Maruyama
Dr. Wen Liu
Mr. Luis Quiroz
Mr. Shun Mito
Dr. Jorge Pacheco
Dr. Jenny Taira
Mr. Miguel Miranda

G4 Objectives
Works in FY2013• Geo‐spatial dataset construction from satellite
imagery (PRISM, Landsat, IKONOS, WV‐2, etc.)• Building inventory construction and vulnerability
assessment using spatial information such as
satellite image and census data
• Building damage estimation for scenario
earthquake based on inventory data
• Development of damage detection methodologies
using remotely sensed dataDamage Assessment of Scenario Earthquake
Flow of Building DamageAssessment(Tokyo Tech., Chiba Univ. and CISMID)

Scenario Earthquake
Building Inventory
Ground Motion

Field survey
GIS and Remotesensing data

Fragility Curve
Building Damage Ratio

Building Damage Distribution

Automatic Location of Vulnerable Areas: Fuentes de Información•

imágenes IKONOSEl satélite IKONOS es un satélite de alta resolución operado por GEOEYE. Sus capacidades incluyen la captura multiespectral de 3.2 metros, enla región visible e infrarrojo cercano (NIR) así como 0.82 metros de resolución pancromática a nadir. Sus aplicaciones permiten obteneraplicaciones en el ámbito del planeamiento urbano y manejo de infraestructura; también son útiles en aplicaciones de agricultura, recursos
forestales y medio ambiente. Ver Cuadro N° 2.

Cuadro N° 2 .-Características técnicas de las imágenes IKONOSAutomatic Location of Vulnerable Areas: Fuentes de Información•imágenes WORLDVIEW‐2

El satélite WorldView‐2, lanzado en octubre del 2009, es el primer satélite comercial de alta resolución con 8‐bandas multiespectrales. Opera a una altitudde 770km. WorldView‐2 provee imágenes pancromáticas de 46 cm de resolución y 1.85 m de resolución multiespectral. WorldView‐2 tiene un promedio derevisita de 1.1 días y es capaz de capturar hasta 780.000km2 de imágenes de 8‐Bandas diarios, mejorando enormemente las capacidades multiespectrales
de DigitalGlobe, capturando imágenes más rápido y confiablemente. WorldView‐2 expande sustancialmente los productos ofrecidos por DigitaGlobe. Ver
Gráfico N° 1 y N° 2 .

Gráfico N° 2 .-Características espectrales de las imágenes WORLDVIEW‐2
Gráfico N° 1 .-Características técnicas de las imágenes WORLDVIEW‐2

Automatic Location of Vulnerable Areas: Fuentes de Información•DSM ALOS PRISM

El satélite ALOS (Satélite Avanzado de Observación de la Tierra) fue puesto en órbita el 24 de enero de 2006 por la Agencia de Exploración Aeroespacial delJapón (JAXA). Este satélite, con un peso aproximado de 4 toneladas, se encuentra en una órbita a 700 km sobre la superficie de la Tierra y cuenta con tres
sensores independientes denominados: PRISM, AVNIR‐2 y PALSAR.
El sensor PRISM (Panchromatic Remote‐sensing Instrument for Stereo Mapping) cuyas siglas en inglés significan: Instrumento Pancromático de Percepción
Remota para mapeo Estereoscópico, está compuesto de 3 telescopios (Nadir, Backward y Forward). Estos telescopios permiten la obtención de escenas
traslapadas entre sí con lo que se logra la generación de la estereoscopía o tercera dimensión. Es gracias a esta característica que se logran obtener a su vez
Modelos Digitales de Superficie (MDS) de alta precisión gracias a la resolución de sus imágenes pancromáticas (blanco y negro) de 2.5 m. Las escenas PRISM
tienen una cobertura de 35x35 km. Ver Gráfico N° 3.

Gráfico N° 3 .- Sensor estereoscópico PRISM del satélite ALOS. Los tres telescopios: Nadir, Forward y Backward permiten la obtención demodelos estereoscópicos (3D) de alta resolución. (Fuente: JAXA).

INEI Census Data（Lima)

Number of Households for Different Building Use
Type and Social Class for Each Block

Max:768

Max:502

Individual building(Casa Independiente)

Apartment building(Departamento en edificio)

Number ofhousehold

Max:436

Social class

Cooperative dwelling(Vivienda en quinta)

To evaluate seismic
performance ofbuilding, we need Building Construction
AType
Building Use Type
information onA
Adobe etc.
building(Low-rise)
construction type,M2
not building use
Detached house
Apartment building
M1(Casa independiente) (Departamento en edificio) type.
Reinforced or confined
masonry with flexible
Non‐engineered masonry slabs (Low-rise)(Low-rise)

Cooperative dwelling
Cooperative dwelling(Vivienda en quinta) (Vivienda en casa de vecindad:
callejón, solar o corralón)

Small house(Choza o cabaña)

Nonresidential building(Local no destinado para
habitación humana)

Temporary house(Vivienda improvisada)

Other(Otro tipo)

M3

M4

Reinforced or confined masonry with rigid slabs

Convert(Low-rise)
M5(Mid-rise)
M6

Reinforced concrete frames(Mid-rise)(High-rise)

Field Survey Data
・Number of buildings, Stories,
Household, and Use type

INEI Census Data

Block+

Lima 8 districts （50 block ）(2010～2013)

CISMID Field Survey Data・Building Stories, Structure, Use typeof typical block.
Block+

Stories：16F
Structure：RC
Use：Apartment

Lima 11 districts (5500 blocks)(2007～)+

Satellite Data

・Digital surface model(DSM) byStereo imagesto
estimate building height
EstimatedHeight(m)Social Class1～5 (Low～high)Whole Lima (75000blocks)(2007)

Estimated
Height ofblock

Block＋⇒whole Lima (66000 blocks)(2006～2008)

PRISM and IKONOS Images for DSM
Construction

2009/4/12
2008/4/14

2008/10/152006/3/30

Merge DSM by PRISM and IKONOS
Estimated Height (m)‐PRISM‐

ALOS-DSMIKONOS-DSM
Comparison of DSM
in overlapped area
Data fusion
Construction of DSM in Lima

Estimated Height (m)‐IKONOS‐

Although cloud-cover area is still
remained in some parts, DSM in almost
all Lima has been obtained.

Cobertura de imágenes IKONOS

Cobertura de DSM ALOS

Cobertura de imagen WORLDVIEW‐2

Cobertura de imagen ALOS PRISM

Image Correction: Procedimientos Realizados•Corrección Geométrica

Se realizó la ortorrectificación de las imágenes en modo estéreo utilizando para ello sus datos orbitales RPC, así como información vectorial del área deLima a nivel de manzanas como de referencia de posición y datos altimétricos del GDEM de ASTER. Ver Gráfico N° 3.
Como resultado se obtuvo los siguientes productos: ortoimágenes en modo pancromático y multiespectral , anáglifos y DSM. Las ortoimágenes en modo
pancromático y multiespectrales se fusionaron para crear imágenes pansharpened.

Gráfico N° 3 .- Esquema de corrección geométrica de las imágenes IKONOS .

Procedimientos Realizados: Lot Border Detection•FILTROS PARA LA DETECCIÓN DE BORDES

Se realizó pruebas con filtros espaciales para la detección de bordes de las manzanas y lotes en la imagen WorldView ‐2 que cobertura los distrito deComas y San Juan de Lurigancho .
Se aplicó el filtro ROBERTS con una ventana de 2x2, para luego realizar una clasificación mediante valores umbrales logrando la detección preliminar de lasviviendas asentadas en las laderas .
El filtro Roberts realiza una medición gradiente espacial simple y rápida de calcular una imagen en2‐D . Por lo tanto, pone de manifiesto las regiones de alta
frecuencia espacial que a menudo corresponden a los bordes. En teoría, el filtro consta de un par de 2 × 2 ventanas kernels de convolución como semuestra en la Figura 1.

Gráfico N° 1 .- Aplicación de filtro ROBERTS para la detección de bordes. (imagen Worldview‐2)•Análisis

Procedimientos Realizados: Lot Border Detection

Las ondas sísmicas se amplifican según el tipo de suelo, por ejemplo en los suelos compuestos por sedimentos blandos amplificarán las vibraciones con
respecto a suelos con sustrato de roca sólida, a ello hay que integrar la información de pendiente (en porcentaje o grados )sobre el cual están construidas
las viviendas, la humedad de acuerdo al nivel freático, entre otros indicadores . Los datos de teledetección nos han permitido generar información de lcrecimiento urbano informal. mediante la aplicación de filtros a la imagen Worldview‐2, el porcentaje de pendiente se obtuvo del DSM de ALOS PRISM, asímismo la vectorización de la capa de vivienda s nos permitirá integrar atributos como asistencia técnica en la construcción, tipo de material, nivel
socioeconómico , etc.

Detección deviviendas
asentadas enladeras,mediante filtro
de detección debordes yposteriorclasificación(color rojo)

Capa deviviendas
asentadas enladeras (colorrojo) extraídas
mediante
vectorización
manual.

Integración deviviendas
detectadas confiltros (colorrojo) y datos dependiente en
porcentajes.

Integración dela capa deviviendas (colorrojo) y datos dependiente en
porcentajes.

Rangos de Pendientes(Porcentaje)
Alto : 6460.54

Bajo : 0

Gráfico N° 3 .- Aplicación de filtro ROBERTS para la detección de bordes. (imagen Worldview‐2) y datos dependientes generados a partir del DSM de ALOS

Rangos de Pendientes(Porcentaje)
Alto : 6460.54

Bajo : 0

Gráfico N° 3 .- Detección de viviendas asentadas en zona de laderas utilizando filtros de detección de bordes y datos de pendientes en porcentajes.

Modelos Digital de Superficie ‐ MDS
Se generó dos MDS´s de acuerdo a las respectivas coberturas y modos
espectrales en base a las imágenes Ikonos.
No se ha desarrollado modelos de pendientes con los DEM generados con lasimágenes Ikonos en vista que ambas coberturas presentan nubosidad en lazona litoral y neblina en el margen este de las coberturas de la imágenes
Ikonos, así como también el terreno es cuasi plano.

Comparación de una imagen Ikonos en la banda pancromática con respecto al modelo de relieve generado
desde el MDS obtenido partir de la corrección de la imagen Ikonos. Obsérvese el nivel de detalle en laedificación dentro del círculo de color verde.

Estimation of Household Numbers for Building
Construction Type based on Geospatial Dataset
Examining the relationship
INEI Census

Satellite Data

CISMID Data

Field Survey

DatasetNumber of Households for Building Use Type
Applying the relationship

Masonry, Cement Brick

Adobe etc.
Detached House,
Quinta, Callejon,
Temporary House

Detached House, Quinta, Callejon

Apartment

Satellite DSM
Social Class

Social ClassNumber of Households for Building Construction Type

Estimation Validation
Actual Household Numbers for
Building Use Type by Field Survey

1601208040

Low-riseMid-riseHigh-risey=xError30%

04080

120160Estimated Household Numbers
for Building Construction Type

Distribution of Estimated Household Numbers
for Building Construction Type

M1: Non‐engineered
masonry (Low‐rise)

A: Adobe etc.
(Low‐rise)

Max:337

M3: low‐rise

M2: Reinforced or confined
masonry with flexible slabs(Low‐rise)

Max:157

Max:614

M4: Mid‐rise

Reinforced or confined masonry with rigid slabs

Number of household

Max:77

Max:75

Max:369

Max:349

M5: Mid‐rise

M6: high‐rise

Reinforced concrete frames

number of households in Lima: 1,840,000
Distribution of Total‐ Adobeetc: 290,000 (A)Vulnerable Buildings ‐ Low earthquake‐resistant masonry: 370,000 (M1+M2)
A
Building Construction
TypeA‐ High earthquake‐resistant masonry: 1,100,000 (M3+M4)‐ RC building: 80,000 (M5+M6)

Adobe etc.
(Low-rise)
M2

M1

Reinforced or confined
masonry with flexible
Non‐engineered masonry slabs (Low-rise)(Low-rise)

M3

M4

Reinforced or confined masonry with rigid slabs(Low-rise)
M5(Mid-rise)
M6

Reinforced concrete frames(Mid-rise)(High-rise)

Ratio of Low Earthquake‐resistant Building( A + M1 + M2 ) / ALL

Damage Assessment of Scenario Earthquake
Flow of Building DamageAssessment(Tokyo Tech., Chiba Univ. and CISMID)

Scenario Earthquake
Building Inventory
Ground Motion

Field survey
GIS and Remotesensing data

Fragility Curve
Building Damage Ratio

Building Damage Distribution

Scenario Earthquake
Mw 8.9 Gigantic Earthquake

12 broadband slip models

Pulido (2013) estimated PGA maps of 108(12 x 9) scenario earthquakes, theiraverage, and standard deviation

9 possible starting points consideringof rupture for each slip model

Ground Motion (PGA Map)
Average

PGA(cm/s2)

Average + one s.d.

PGA(cm/s2)

MAX : 684gal
5km

MAX : 1036gal
5km

Development of fragility function for RC buildings
Numerical model

Fragility function

LightModerate

SevereCollapse

4035300.625CountP[DS > DSi, PGA]

0.8

No damage200

DS > LDS > M
DS > SDS = C0

Number of occurrences of each damage state

1.00.42015100.252800700800600600500

400400200300010000.02

PGA (cm/s )PGA (cm/s )Fragility Curve (Serious Damage)
Probability

Probability of Damage (%)

100%

(1)

80%

(2)

(3)

60%(5)(1) & (3): Matsuzaki et al(2013)(4) & (5): Quiroz and Maruyama (2014)(2): Estimated from (1)&(3)(4)

40%
20%0%0200

400

600

800

1000

Classification ofvisual interpretation：
By EMS1998

Classification offield survey：
By CISMID

Grade1

Fall of small
piecesonlySIN DAÑO(No damage)

Grade2Moderate nonstructuraldamage

LEVE(Slight damage)

Grade3Large cracks,
non-structural
damageSEVERO(moderatelySevere)

Grade4

Serious failureof walls, partial
failure of roofs
and floors

GRAVE(Serious)

Grade5

Total collapse

1200

PGA (cm/s/s)( (1) Adobe etc. (A)( (2) Low quake‐resistant masonry (M1+M2)( (3) High quake‐resistant masonry (M3+M4)( (4) RC mid‐rise building (M5)
( (5) RC high‐rise building (M6)

Damage Assessment of Scenario Earthquake
Flow of Building DamageAssessment(Tokyo Tech., Chiba Univ. and CISMID)

Scenario Earthquake
Building Inventory
Ground Motion

Field survey
GIS and Remotesensing data

Fragility Curve
Building Damage Ratio

Building Damage Distribution

Damage Estimation
Total Number of Serious Damage
Households : 48,000

PGA (Average)

Total Number of Serious Damage
Households : 430,000

PGA (Average + one s.d.)Ground Motion Map (PGA)

Damage Estimation
Total Number of Serious Damage
Households : 430,000

PGA (Average + one s.d.)

Ratio of Low
Earthquake‐resistant
Building( A + M1 + M2 ) / ALL

Effect of Seismic Retrofit
Case 1

Adobe etc. (A)290,000 Households

retrofitting

Case 2Non‐engineered masonry (M1) or
Reinforced or confined
masonry with flexible slabs (M2)560,000 Households

Adobe etc. (A)retrofitting

Non‐engineered masonry (M1) or
Reinforced or confined
masonry with flexible slabs (M2)

Reinforced or confined masonrywith rigid slabs (M3, M4)

Damage Estimation‐ after retrofitting (Case 1) ‐Total Number of Serious Damage
Households : 14,000

Reduction ratio: 71%

PGA (Average)

Total Number of Serious Damage
Households : 330,000

Reduction ratio: 23%

PGA (Average + one s.d.)Damage Estimation‐ after retrofitting (Case 2) ‐Total Number of Serious Damage
Households : 7,000

Reduction ratio: 85%

PGA (Average)

Total Number of Serious Damage
Households : 200,000

Reduction ratio: 52%

PGA (Average + one s.d.)Human Resources Development

Field Survey in Lima

Field Survey in Tacna

Training of Geoinformatics

Schedule for 2012‐2014
Geo-Spatial Database
Date

TopicOrganization

Aug. 2012 and Field survey in Lima
Jan. Aug. 2013

Tokyo Tech., CISMID

Aug. 2013

Development of building inventory (Lima)

Tokyo Tech., CISMIDMay 2014

Development of building inventory (Tacna)

Tokyo Tech., CISMID

Damage Detection using Remote Sensing
Date

TopicOrganization

Mar. 2013

Development of damage detection method

Tokyo Tech., Chiba
Univ., CISMID

Aug. 2013

Training for technology sharing

Tokyo Tech., CISMID,
CONIDA

Damage Assessment of Scenario Earthquake
DateTopic

Organization

Dec. 2013

Damage Assessment (Lima)

Tokyo Tech., CISMID

Aug. 2014

Damage Assessment (Tacna)

Tokyo Tech., CISMID

Future Activities: Damage Assessment (Tacna)• We gathered GIS data such as INEI census, satellitedata, and generated DSM from PRISM images.
• We carried out the field survey for buildings inTacna.
• The building inventory development and damage
assessment will be conducted according to theprocedure that we used in Lima.
• PGA map for scenario earthquake ?

INEI Census Data (Tacna)‐ Building Use Type (BUT) and DSM Height ‐Max:134
Max:1091km

Max:50Total number of households

1km

Detached house

1km

Apartment building
Number of household
Max:301km

Cooperative dwelling(Quinta)

Max:181km

Cooperative dwelling(Callejón, solar o corralón)

Satellite Data (Tacna)‐ PRISM Image and Estimated Height ‐(2010/3/26)
Estimated Height (m)Field Survey (Tacna)