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Une nouvelle application utilise les commentaires de la communauté pour avertir des inondations urbaines


Alors que le changement climatique continue de façonner le monde, l'élévation du niveau des océans devient une menace de plus en plus réelle pour des milliers de communautés côtières à travers le monde. Une équipe de scientifiques et d'ingénieurs a créé un outil qui pourrait aider ces régions à mieux se préparer aux catastrophes naturelles causées par le réchauffement climatique et d'autres inondations imprévues.

Un groupe de l'Université de Dundee en Écosse a montré comment l'intelligence artificielle, les médias sociaux et le crowdsourcing peuvent tous contribuer au suivi des inondations urbaines. Les inondations urbaines, en particulier, sont difficiles à surveiller en raison des difficultés de collecte de données. L'équipe Dundee espérait que ce «trio technologique» pourrait contourner le manque de données sur les inondations urbaines. L'équipe a appelé le processus MyCoast, et le système contient actuellement plus de 6000 photographies d'inondations collectées via l'application mobile résultante.

Contrairement aux inondations plus traditionnelles, les inondations dans les zones urbaines sont normalement causées par des crues éclair ou des inondations côtières excessives. C'est un type d'inondation aggravé spécifique à la région en ce qu'il y a très peu d'endroits pour drainer l'eau dans toute la ville.

Selon Roger Wang de l'école des sciences et de l'ingénierie de l'Université de Dundee, l'extraction des données pourrait être étonnamment précise compte tenu du manque de données.

"Un tweet peut être très instructif en termes de données d'inondation. Les mots clés étaient notre premier filtre, puis nous avons utilisé le traitement du langage naturel pour en savoir plus sur la gravité, l'emplacement et d'autres informations. Des techniques de vision par ordinateur ont été appliquées aux données collectées à partir de MyCoast, une application de crowdsourcing, pour identifier automatiquement les scènes d'inondations à partir des images que les utilisateurs publient », a déclaré Wang dans un communiqué de presse.

«Nous avons constaté que ces approches de surveillance des inondations basées sur le big data peuvent certainement compléter les moyens existants de collecte de données et se révéler très prometteuses pour améliorer la surveillance et les alertes à l'avenir.

Selon les chercheurs, les systèmes d'enregistrement actuels ont leurs propres inconvénients. Ainsi, l'équipe a dû sortir des sentiers battus pour la collecte de données traditionnelle. Les chercheurs ont réalisé que les utilisateurs de Twitter fournissent certains des commentaires les meilleurs et les plus précis sur les inondations.

Les chercheurs ont diffusé des tweets pendant une tranche d'un mois de 2015 et l'équipe a utilisé des mots-clés afin d'analyser et d'isoler les tweets.

"Sans A.I., il y aurait beaucoup de bruit dans les données, car de nombreux tweets avec des mots-clés peuvent encore être sans intérêt", a déclaré Wang.

"Les techniques de vision par ordinateur doivent être affinées pour améliorer la reconnaissance des situations d'inondation plutôt que des scènes côtières standard ou d'autres environnements comportant de l'eau", a poursuivi le Dr Wang. «Nous avons atteint le point de précision de 70 pour cent et nous utilisons les milliers d'images disponibles sur MyCoast pour encore améliorer cela.

«Pris ensemble, ces outils peuvent être utilisés pour surveiller la pénétration de l'eau des inondations urbaines dans une ville. Cela peut ensuite être utilisé pour améliorer les modèles de prévision et les systèmes d'alerte précoce pour aider les résidents et les autorités à se préparer à une inondation à venir.

Wang a noté que la recherche pourrait être une étape précieuse non seulement pour la façon dont les inondations peuvent être suivies, mais aussi pour l'agrégation de la «science citoyenne» en général.

"En combinant les médias sociaux, la science citoyenne et l'intelligence artificielle dans la recherche sur les inondations urbaines, nous espérons générer des prévisions précises et fournir des avertissements des jours à l'avance."


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