Un bot social para el procesamiento de imágenes de la Tierra

Abstract

El uso de las redes sociales y las funcionalidades que aportan las aplicaciones de mensajería instantánea crecen cada día. Si sumamos esto a las continuas mejoras en las tecnologías de observación remota de la Tierra, tenemos como resultado un escenario en el que los usuarios pueden obtener rápidamente información sobre eventos críticos que suceden a lo largo de nuestro planeta, participando de forma activa (aunque se encuentren en ubicaciones geográficas dispersas). Por ejemplo, en un terremoto o inundación es difícil planificar una respuesta utilizando únicamente datos espaciales obtenidos por sensores remotos de observación de la Tierra. No obstante, si dichos datos se complementan con información en tiempo real ofrecida por usuarios en redes sociales, es posible complementar ambas fuentes de información para responder de forma más efectiva ante dicho evento crítico, permitiendo así incrementar la (limitada) resolución temporal de los datos de satélite obtenidos de forma remota. En este contexto, el paradigma es convertir a los usuarios en sensores (tanto activos como pasivos) para recolectar información útil en este tipo de eventos. Dicha información puede complementarse con datos obtenidos a partir de satélites de observación remota de la Tierra. Esto desemboca en una nueva forma de interacción entre los usuarios con el planeta, y nos permite responder de forma más precisa ante eventos críticos. La integración de las redes sociales con las aplicaciones de mensajería (junto con las mejoras en la tecnología dentro del mundo de la teledetección) ofrecen, por tanto, nuevas perspectivas y (sobre todo) un gran volumen de información que precisa ser adecuadamente integrada y procesada. En la actualidad, no existen herramientas avanzadas para procesar este tipo datos, que puede aportar información de gran utilidad en determinados contextos. En la actualidad, existen numerosas investigaciones abiertas sobre cómo recoger, almacenar, procesar y fusionar datos provenientes de redes sociales y de sensores de observación remota de la Tierra. Debido al gran volumen de información de estos datos integrados, es necesario un gran poder de cómputo e infraestructuras informáticas cada vez más potentes, puesto que procesar este tipo de información consume muchos recursos tanto de computación como de almacenamiento. En este trabajo, desarrollamos una nueva aplicación que pretende combinar nuevas técnicas de procesamiento de datos obtenidos de redes sociales con datos de satélites de observación remota de la Tierra, con el objetivo de apoyar en la toma de decisiones ante eventos críticos, reduciendo el tiempo que transcurre desde que se produce dicho evento hasta que se decide la mejor forma de afrontarlo.

The use of social networks and instant messaging applications has exponentially increased in recent years. In addition to the continuous improvements on remote sensing technologies for Earth observation, the incorporation of social media data provides a scenario where users can quickly obtain information about critical events happening in our planet (such as earthquakes, floods, or forest fires, and interact with each other generating critical information about these events (regardless of their geographical location). For example, in the aforementioned disasters, it is difficult to plan a response by only using remotely sensed data obtained by Earth observation sensors. However, if these data are combined with real-time information provided by users on social networks, it is posible to complement both sources of information to respond more effectively to a critical event by increasing the (often limited) temporal resolution of satellite data. In this context, the main paradigm consists of transforming users in both active and passive sensors able to collect information about critical events happening in the Earth. The information generated in social media can be fused and integrated with data obtained from Earth observation satellites satellites. This leads to a new form of interaction between users and our planet, which allows us to explore new applications with important societal impact. In fact, the integration of social networks with messaging applications (together with improvements in remote sensing technology) offers new perspectives and, specifically, a tremendous volume of information that needs to be efficiently processed, managed and interpreted. To the best of our knowledge, there are no advanced tools to process this kind of integrated data, which can provide very useful information in different contexts. The collection, storage, manage and integration of data coming from social networks and Earth observation instruments is a challenging topic, due to the extremely high requirements imposed by the generated data volume, and the need for high-power and high-performance computing infrastructures. Processing this type of integrated information is expected to consume many computational resources, as well as a great amount of disk space. In this work, we developed a new application to combine social media data with Earth observation data coming from remote sensing instruments. Our goal is to reduce the latency since a critical event (e.g. forest fire, earthquake, flood) takes place until an adequate response plan can be properly elaborated by emergency response teams.