CyanoKhoj
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Cyanokhoj는 전 세계의 효과적인 Cyanohab 탐지 및 모니터링을 목표로하는 Google Earth Engine의 트윗 및 후속 데이터 분석을 추적하여 Citizen Science 프로그램을 사용하는 웹 앱입니다. 목표는 Twitter 데이터 분석 및 위치 추출을 기반으로 잠재적 인 Cyanohab 감염된 위치를 식별하고 Google 어스 엔진의 위성 데이터를 사용하여 이러한 위치를 추가로 분석하는 것입니다.
이는 조류 블룸 감염된 수조에 대한 트윗을 식별하는 데 도움이되는 프로젝트 별 키워드 및 해시 태그 (NLP 기술 사용)를 기반으로 트윗을 실시간 피드를 긁어 내고 필터링하여 수행됩니다. 그 후 위치 태그는 필터링 된 트윗에서 추출되고 지오 코딩됩니다. 이 위치는 Google지도 및 Google 어스 엔진 및 잠재적 시노 블룸 위치를 강조하는지도로 전송됩니다.
다음 저장소에는 자세한 워크 플로 및 정보 트윗 분석 및 위치 추출 작업이 포함되어 있습니다.
| 트윗 | 코사인 | 부드러운 코사인 | Wmd | WMD-Relax |
|---|---|---|---|---|
| 두 개의 독성 물 깃털과 우주에서 중간에 조류가 피는 것처럼 보일 수 있습니다. https://t.co/wqshykyio4 | 0.0012850764 | 0.04648514 | 0.57122673946974 | 0.594367796798155 |
| @julianamwatson @bergsham @hkrassenstein @RealDonaldTrump Oh Rup the Red Algae Bloom The Toxic One 정보에 감사드립니다. | 0.0012786512 | 0.046485145 | 0.525980177763364 | 0.514069031544577 |
| @realdonaldtrump 독성 빨간 조류 블룸은 더 비슷합니다 | 0.007476028 | 0.04648514 | 0.68321624849994 | 0.451862241456097 |
| @gwsuperfan @realdonaldtrump 독성 조류 꽃처럼. | 0.008209193 | 0.04648514 | 0.747027618034671 | 0.474957523799558 |
| 플로리다 호수 오키 초비 (Lake Okeechobee)의 독성 조류를 억제하기 위해 큰 물 몸체에서 조류 청소를 전문으로하는 이스라엘 과학자들이 가져 왔습니다. @jerusalem_post를 통해. https://t.co/atdgg6jres | 0.00074861257 | 0.013163705 | 0.5591127109817 | 0.489181017595289 |
추론 : 트윗은 먼저 토큰 화, 중지 단어, Hastags, 사용자 이름 등을 제거하고 Glove Twitter-25 Embedding을 사용하여 벡터에 포함시켜 전처리됩니다. 코사인, 소프트 코사인, WMD (Word Mover 거리) 및 WMD 완화의 네 가지 유사성은 트윗과 필터 키워드가 포함 된 쿼리 사이에서 계산됩니다. 알 수 있듯이 코사인 및 소프트 유사성 메트릭과 비교하여 WMD 및 WMD relax의 경우 쿼리와 트윗 사이의 유사성이 증가합니다.
그런 다음 의심되는 위치는 Sentinel-3 위성 데이터를 사용하여 분석하여 플래그가 큰 워터 바디가 조류 블룸으로 고통 받고 있는지 여부를 결정합니다. 이미지의 각 픽셀에서 데이터 표시를 정량화하기 위해 다양한 이미지 처리 기술 및 지수가 구현됩니다.
이 WebApp은 Apache 서버의 GCP에 배포되었습니다. 기술에는 PHP Core 환경의 사내 Python 기능 호출, API 요청 관리 및 적시 기능 업데이트로 배포 유지 보수가 포함됩니다.
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