| 运用社交网络分析淹水空间信息之关联性 |
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| 引用本文： | 周天颖,赖顺仁,黄崇典,杨龙士,叶美伶,吴政庭,方耀民.运用社交网络分析淹水空间信息之关联性[J].遥感学报,2016,20(5):1299-1307. |
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| 作者姓名： | 周天颖 赖顺仁 黄崇典 杨龙士 叶美伶 吴政庭 方耀民 |
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| 作者单位： | 逢甲大学 地理信息系统研究中心, 中国 台湾 40724,逢甲大学 土木及水利工程博士学位学程, 中国 台湾 40724,逢甲大学 土木及水利工程博士学位学程, 中国 台湾 40724,逢甲大学 土木及水利工程博士学位学程, 中国 台湾 40724,逢甲大学 地理信息系统研究中心, 中国 台湾 40724,逢甲大学 地理信息系统研究中心, 中国 台湾 40724,逢甲大学 地理信息系统研究中心, 中国 台湾 40724 |
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| 摘 要： | 随着社交网络的普遍发展,大量的讯息透过智能手机发布在个人的微博或其他社交网站。台湾地区的社交网站以脸书(Facebook)的使用量最大,平均每天有近千万笔的讯息量,大多数的讯息多以食衣住行或个人讯息为主,但从本研究所撷取自2010年至2015年的数据中显示,公众在社交网站所分享的信息中具有降雨、淹水或相关灾情的讯息,而这些讯息具有极高比例的正确性。由于社交网站无法提供私人讯息,故本研究将从社交信息中,以地点为单位撷取大量的数据信息再辅以语意关键词萃取出有关可作为淹水预判的讯息数据。为检核资料的可性度,本研究透过历史台风数据FLO-2D仿真重建淹水之空间信息进行检核。从研究比对分析中发现,经萃取后的公众信息其与灾害的关联性及正确性相当显着,故透过社交网站中大量的非结构讯息,透过语意及空间的转换,可萃取转化为防灾信息,对广域的都市治理而言,此一讯息将可作为预判区域淹水或防救灾情报之有效参考。
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| 关 键 词： | 水灾 语意探勘 社交淹水测量 志愿者空间信息 |
| 收稿时间： | 2016/5/30 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/6/2 0:00:00 |
Social crowd sourcing application in spatial information analysis |
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| CHOU Tianying,LAI Shunren,HUANG Chungtien,YANG Longshi,YEH Meiling,WU Chengting and FANG Yaoming.Social crowd sourcing application in spatial information analysis[J].Journal of Remote Sensing,2016,20(5):1299-1307. |
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| Authors: | CHOU Tianying LAI Shunren HUANG Chungtien YANG Longshi YEH Meiling WU Chengting and FANG Yaoming |
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| Institution: | GIS Research Center, Feng Chia University, Taiwan 40724, China,Ph. D. Program in Civil and Hydraulic Engineering, Feng Chia University, Taiwan 40724, China,Ph. D. Program in Civil and Hydraulic Engineering, Feng Chia University, Taiwan 40724, China,Ph. D. Program in Civil and Hydraulic Engineering, Feng Chia University, Taiwan 40724, China,GIS Research Center, Feng Chia University, Taiwan 40724, China,GIS Research Center, Feng Chia University, Taiwan 40724, China and GIS Research Center, Feng Chia University, Taiwan 40724, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | flood semantic mining social flooded measurement volunteers space information |
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