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Geo-Information Harvesting from Social Media Data

Zhu, Xiao Xiang und Wang, Yuanyuan und Kochupillai, Mrinalini und Werner, Martin und Häberle, Matthias und Hoffmann, Eike Jens und Taubenböck, Hannes und Tuia, Devis und Levering, Alex und Jacobs, Nathan und Kruspe, Anna und Abdulahhad, Karam (2022) Geo-Information Harvesting from Social Media Data. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine (GRSM), 10 (4), Seiten 150-180. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/MGRS.2022.3219584. ISSN 2168-6831.

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4MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10049246

Kurzfassung

As unconventional sources of geo-information, massive imagery and text messages from open platforms and social media form a temporally quasi-seamless, spatially multiperspective stream, but with unknown and diverse quality. Due to its complementarity to remote sensing data, geo-information from these sources offers promising perspectives, but harvesting is not trivial due to its data characteristics. In this article, we address key aspects in the field, including data availability, analysisready data preparation and data management, geo-information extraction from social media text messages and images, and the fusion of social media and remote sensing data. We then showcase some exemplary geographic applications. In addition, we present the first extensive discussion of ethical considerations of social media data in the context of geo-information harvesting and geographic applications. With this effort, we wish to stimulate curiosity and lay the groundwork for researchers who intend to explore social media data for geo-applications. We encourage the community to join forces by sharing their code and data.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/189658/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Geo-Information Harvesting from Social Media Data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Zhu, Xiao Xiangxiaoxiang.zhu (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wang, YuanyuanYuanyuan.Wang (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kochupillai, Mrinalinim.kochupillai (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Werner, Martinmartin.werner (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Häberle, MatthiasMatthias.Haeberle (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hoffmann, Eike JensEikeJens.Hoffmann (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Taubenböck, HannesHannes.Taubenboeck (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4360-9126NICHT SPEZIFIZIERT
Tuia, DevisEPFLNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Levering, AlexWUGNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Jacobs, Nathanjacobsn (at) wustl.eduNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kruspe, AnnaAnna.Kruspe (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2041-9453NICHT SPEZIFIZIERT
Abdulahhad, KaramKaram.Abdulahhad (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0041-7047NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Dezember 2022
Erschienen in:IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine (GRSM)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:10
DOI:10.1109/MGRS.2022.3219584
Seitenbereich:Seiten 150-180
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:2168-6831
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Social Media Data; remote sensing; Fernerkundung; Geo-information;
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Künstliche Intelligenz, R - Fernerkundung u. Geoforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit
Hinterlegt von: Beuchert, Tobias
Hinterlegt am:09 Nov 2022 12:04
Letzte Änderung:11 Sep 2023 17:46

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