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Los desastres naturales representan amenazas significativas para la vida humana y la propiedad, agravadas por su aparición repentina y aumento de frecuencia. Este artículo realiza una revisión bibliométrica completa para explorar metodologías robustas para la evaluación y reconocimiento de daños en edificios post-desastre, enfocándose en la integración de tecnologías avanzadas de recolección de datos y técnicas computacionales. Los objetivos de este estudio fueron evaluar el panorama actual de metodologías, resaltar los avances tecnológicos e identificar tendencias y vacíos significativos en la literatura. Utilizando un enfoque estructurado para la recolección de datos, esta revisión analizó 370 artículos de revistas de la base de datos Scopus desde 2014 hasta 2024, enfatizando los desarrollos recientes en teledetección, incluyendo tecnologías satelitales y UAV, así como la aplicación de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para la detección y análisis de daños. Nuestros hallazgos revelan avances sustanciales en técnicas de recolección y análisis de datos, subrayando el papel crítico del aprendizaje automático y la teledetección en la mejora de las evaluaciones de daños por desastres. Los resultados son significativos ya que destacan áreas que requieren más investigación y desarrollo, particularmente en técnicas de fusión de datos, capacidades de procesamiento en tiempo real, generalización de modelos, mejoras en tecnología UAV y capacitación para el equipo de rescate. Estas áreas son cruciales para mejorar las prácticas de gestión de desastres y aumentar la resiliencia comunitaria. La aplicación de nuestra investigación es particularmente relevante para desarrollar estrategias de respuesta ante emergencias más efectivas y para informar la toma de decisiones en la planificación de infraestructura social preparada para desastres. La investigación futura debería centrarse en cerrar las brechas identificadas y aprovechar tecnologías de vanguardia para avanzar en el campo de la gestión de desastres.
Shafian et al. (Mon,) estudiaron esta cuestión.