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▲城市洪涝。
英国邓迪大学研究将公众媒体推特、公民科学和人工智能（AI）技术相结合，为容易遭受水患的社区建立预警系统。利用大数据补充现有的数据收集手段，利用人工智能挖掘，这项研究有可能提供更准确的灾害预测，并能提前几天预警，显示了未来改善城市洪涝监测和预警的巨大希望。该研究于近日发表在最新一期《计算机与地球科学》杂志上。
英国邓迪大学科学与工程学院的罗杰·王博士和同事们展示了如何利用AI技术从推特和公众手机应用中提取数据, 以建立对城市洪水的高分辨率监控的方法。这是计算机视觉技术首次应用于防止洪涝灾害。
城市洪水一直难以监测，因为收集和处理数据困难，阻碍了详细风险分析，泛滥难以控制，数字模型也不易验证。王博士团队尝试探索出一条新路：利用最新的人工智能技术对社交媒体和应用程序用户所提供的数据进行挖掘。他们发现，社交媒体和众包可以补充传统的遥感和目击者报告的数据，且信息量大。这说明人工智能可以在未来的洪水预警和监测系统中发挥关键作用。
他们共分析了某个月内超过7500条推特数据。过滤使用的关键词是 "洪水"、"淹没"、"水坝"、"堤坝" 和 “防洪堤"。 然后，他们使用自然语言处理技术去了解有关水灾严重性和位置等信息。
计算机视觉技术被用于收集MyCoast当中的信息。MyCoast是一些环境机构收集沿海各类灾害/事件的众包手机应用程序，目前存有超过6000多张洪水照片。然后，他们用降水数据和交通管制报告来验证AI提取的信息是否可靠。推特这样的工具比较有利于低成本的大规模监控, 而众包数据则能在微观层面提供许多特定信息。
计算机视觉技术目前已经达到了70%的精确度，还需进一步提高识别水灾的准确度。
这些工具相结合，将可以监测城市洪水渗透的脚步，未来还可以改善预测模式和预警系统, 协助居民和政府做好抗洪准备。
科界原创
编译：馥莉 审稿：三水 编辑：张梦
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