本文關(guān)鍵詞：運(yùn)用社交網(wǎng)絡(luò)分析淹水空間信息之關(guān)聯(lián)性

  更多相關(guān)文章： 水災(zāi) 語意探勘 社交淹水測量 志愿者空間信息

【摘要】：隨著社交網(wǎng)絡(luò)的普遍發(fā)展,大量的訊息透過智能手機(jī)發(fā)布在個人的微博或其他社交網(wǎng)站。臺灣地區(qū)的社交網(wǎng)站以臉書(Facebook)的使用量最大,平均每天有近千萬筆的訊息量,大多數(shù)的訊息多以食衣住行或個人訊息為主,但從本研究所擷取自2010年至2015年的數(shù)據(jù)中顯示,公眾在社交網(wǎng)站所分享的信息中具有降雨、淹水或相關(guān)災(zāi)情的訊息,而這些訊息具有極高比例的正確性。由于社交網(wǎng)站無法提供私人訊息,故本研究將從社交信息中,以地點(diǎn)為單位擷取大量的數(shù)據(jù)信息再輔以語意關(guān)鍵詞萃取出有關(guān)可作為淹水預(yù)判的訊息數(shù)據(jù)。為檢核資料的可性度,本研究透過歷史臺風(fēng)數(shù)據(jù)FLO-2D仿真重建淹水之空間信息進(jìn)行檢核。從研究比對分析中發(fā)現(xiàn),經(jīng)萃取后的公眾信息其與災(zāi)害的關(guān)聯(lián)性及正確性相當(dāng)顯著,故透過社交網(wǎng)站中大量的非結(jié)構(gòu)訊息,透過語意及空間的轉(zhuǎn)換,可萃取轉(zhuǎn)化為防災(zāi)信息,對廣域的都市治理而言,此一訊息將可作為預(yù)判區(qū)域淹水或防救災(zāi)情報之有效參考。
【作者單位】： 逢甲大學(xué)地理信息系統(tǒng)研究中心;逢甲大學(xué);
【分類號】：TP393.092;P426.616
【正文快照】： 引用格式:周天穎,賴順仁,黃崇典,楊龍士,葉美伶,吳政庭,方耀民.2016.運(yùn)用社交網(wǎng)絡(luò)分析淹水空間信息之關(guān)聯(lián)性.遙感學(xué)報,20(5):1299 1307Chou T Y,Lai S R,Huang C D,Yang L S,Ye M L,Wu Z T and Fang Y M.2016.Social crowd sourcing applicationin spatial information analy

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本文編號：1268289