Landslide hazards significantly affect economies and populations around the world, but locations where the greatest proportional losses occur are in data‐poor regions where capacity to estimate and prepare for these hazards is most limited. Earth observation (EO) data can fill key knowledge gaps, and can be rapidly used in settings with lower analytical capacity. In this study, we describe a novel series of methods designed to analyze landslide susceptibility, hazard and exposure in the region in and around the Rohingya refugee camps in Bangladesh, where limited data is juxtaposed with a major humanitarian crisis. We demonstrate that a high degree of accuracy is possible even when estimating susceptibility of relatively small landslides. In the context of this example, we also explore how estimates of landslide hazard and exposure are most beneficial to decisions made by humanitarian stakeholders relevant to natural hazards and risk. The unique opportunity to work alongside humanitarian end‐users has allowed us to produce focused products that can be tested while in development. In particular, we stress the importance of communicating the difference between a landslide “early warning system”—for which satellite data may be unsuitable at local scales—and a model that provides relative hazard estimates, where EO may be valuable. The toolbox of methods presented here could be used to generate landslide hazard and exposure maps in other data‐poor regions around the globe.

中文翻译：

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数据贫乏地区的滑坡灾害和暴露模型：孟加拉国罗兴亚难民营的例子

滑坡灾害严重影响了世界各地的经济和人口，但比例损失最大的地区是数据贫乏地区，这些地区估计和防范这些灾害的能力最有限。地球观测（EO）数据可以填补关键的知识空白，并且可以在分析能力较低的环境中快速使用。在这项研究中，我们描述了一系列新颖的方法，旨在分析孟加拉国罗兴亚难民营及其周围地区的滑坡敏感性，灾害风险和暴露情况，在该地区，有限的数据与重大的人道主义危机并列。我们证明，即使估算相对较小的滑坡敏感性，也可以实现较高的准确性。在此示例的上下文中，我们还探讨了对滑坡灾害和暴露的估计如何最有利于人道主义利益相关者做出与自然灾害和风险相关的决定。与人道主义最终用户一起工作的独特机会使我们能够生产可在开发过程中进行测试的重点产品。特别是，我们强调了传达滑坡“预警系统”与之相对的模型之间的区别的重要性，在这种预警系统中，卫星数据可能在本地范围内不合适，该模型提供了相对危险性评估，而EO可能很有价值。此处介绍的方法工具箱可用于在全球其他数据贫乏地区生成滑坡灾害图和暴露图。与人道主义最终用户一起工作的独特机会使我们能够生产可在开发过程中进行测试的重点产品。特别是，我们强调了传达滑坡“预警系统”与之相对的模型之间的区别的重要性，在这种预警系统中，卫星数据可能在本地范围内不合适，该模型提供了相对危险性评估，而EO可能很有价值。此处介绍的方法工具箱可用于在全球其他数据贫乏地区生成滑坡灾害图和暴露图。与人道主义最终用户一起工作的独特机会使我们能够生产可在开发过程中进行测试的重点产品。特别是，我们强调了传达滑坡“预警系统”与之相对的模型之间的区别的重要性，在这种预警系统中，卫星数据可能在本地范围内不合适，该模型提供了相对危险性评估，而EO可能很有价值。此处介绍的方法工具箱可用于在全球其他数据贫乏地区生成滑坡灾害图和暴露图。EO可能有价值的地方。此处介绍的方法工具箱可用于在全球其他数据贫乏地区生成滑坡灾害图和暴露图。EO可能有价值的地方。此处介绍的方法工具箱可用于在全球其他数据贫乏地区生成滑坡灾害图和暴露图。