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中興工程
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中文摘要
全球氣候變遷下，近年來在歐洲、美洲、亞洲各國均頻繁發生風災、洪水、地震等重大天災，每次天災事件的經濟損失引起各國政府與國際保險業界的關注。從風險估算的觀點，風險（Risk）＝危害度（Hazard）×曝險量（Exposure）×脆弱度（Vulnerability），目前對於曝險量（Exposure）資料品質提升的研究較少，計算曝險量所需的經濟曝險資料（Economic Exposure Data, 簡稱EED）其精度及充實度均不足，特別是對於天災頻率高但保險能力不足的東南亞國家，EED 資料更是缺乏。經濟曝險資料（EED）是建立都會區個別建物坐標及屬性的基礎資料庫，其細緻度遠高於目前的行政區範圍資料庫且可進一步作為大數據分析的依據。中興工程顧問社與新加坡南洋理工大學合作研發運用高解析度衛星影像效率化產製廣域都會區各棟建築物三維型態及基本屬性之技術，並建立系統化之都會區EED 資料庫建置程序。經與地真資料比對驗證顯示，本方法所萃取之建物數量、高度、面積誤差均達天災保險業之需求標準。展望未來，中興社將運用人工智慧及深度學習概念，精進衛星影像自動化萃取建物輪廓之技術，進而提升廣域都會區建物曝險資料庫之製作效率。