要約
緊急事態、特に自然災害や紛争などの人命に脅威をもたらす事態を迅速に特定し、対応することが最も重要です。
モバイル デバイスの普及とネットワーク接続の普及により、時間的および空間的にスタンプされた大量のデータが生成されています。
数多くの研究がモバイル データを使用して、さまざまなアプリケーション向けの個人の移動パターンを導き出してきました。
同様に、軌道衛星の数が増加することで、地理的エリアのスナップショットを日次の時間周波数でキャプチャする高解像度画像を収集することが容易になりました。
私たちは、衛星画像とプライバシーが強化されたモバイル データを統合して、リアルタイムまたは履歴のイベント推論タスクを強化する新しいデータ融合手法を提案します。
地上にブーツがない場合、モバイルデータは人間の移動性、互いの近接性、構築された環境の近似値を与えることができます。
一方、衛星画像は、建築環境や自然環境に対する物理的な変化に関する視覚的な情報を提供します。
私たちの方法論で期待されるユースケースには、地方での小規模災害(竜巻、山火事、洪水など)の検出、人里離れた荒野で道に迷ったハイカーの捜索・救助活動の強化、紛争が活発な地域や住民の避難の特定などが含まれます。
戦争で引き裂かれた国家。
私たちの実装は GitHub のオープンソースです: https://github.com/ekinugurel/SatMobFusion。
要約(オリジナル)
Rapid identification and response to breaking events, particularly those that pose a threat to human life such as natural disasters or conflicts, is of paramount importance. The prevalence of mobile devices and the ubiquity of network connectivity has generated a massive amount of temporally- and spatially-stamped data. Numerous studies have used mobile data to derive individual human mobility patterns for various applications. Similarly, the increasing number of orbital satellites has made it easier to gather high-resolution images capturing a snapshot of a geographical area in sub-daily temporal frequency. We propose a novel data fusion methodology integrating satellite imagery with privacy-enhanced mobile data to augment the event inference task, whether in real-time or historical. In the absence of boots on the ground, mobile data is able to give an approximation of human mobility, proximity to one another, and the built environment. On the other hand, satellite imagery can provide visual information on physical changes to the built and natural environment. The expected use cases for our methodology include small-scale disaster detection (i.e., tornadoes, wildfires, and floods) in rural regions, search and rescue operation augmentation for lost hikers in remote wilderness areas, and identification of active conflict areas and population displacement in war-torn states. Our implementation is open-source on GitHub: https://github.com/ekinugurel/SatMobFusion.
arxiv情報
著者 | Ekin Ugurel,Steffen Coenen,Minda Zhou Chen,Cynthia Chen |
発行日 | 2024-01-19 18:59:37+00:00 |
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