John：通过船只的位置数据，人们可以研究其运动模式 。这也是全球捕鱼手表的技术核心：根据渔船运动规律，提取其时间和地点信息代入我们的算法，从而确定船员是否将齿轮放入海中开展捕鱼活动 。这简化了分析师的工作：他们不必通过船只的过境时间来判断其捕鱼是否合法，因为他们仅需要知道渔船何时将齿轮放在水中 。这也有利于科学研究者的工作：想通过捕捞量来推断生物量的科学家将不必为无法获取世界各地渔业管理的数据而担忧，因为他们可以使用这些由渔民们自己返回的数据 。所以说，我们提供了一套衡量捕鱼量的有效方法，同时这也是大数据运用的一个典例 。
WildTech：你认为我们会在不久的将来看到更多的像全球捕鱼手表这样的产品吗?
Paul：我们可以看到很多未来的发展潜力：随着 Google Skybox、 PlanetLabs 和UrthCast热成像系统的发展，以及一些卫星影像公司发射更多的观测卫星，我们很快就能获取到全球实时的高分辨率卫星影像 。那时数据获取将不会成为阻碍，不像是我在1990 年左右做石油和天然气勘探时，仅有一些民用卫星系统的影像可以使用，并且费用昂贵 。尽管美国国家航空航天局的地球观卫星Landsat是对全球的最大贡献，但当时一景的陆地卫星图像成本高达4400 美元 。面对如此昂贵的费用，一些基层环保团体根本无法想象能使用遥感卫星成像作为其数据支持 。幸运的是，现在你可以通过Google earth去访问所有 400 万景 Landsat 卫星图像，使用云存储进行交互，编写自己的程序来分析你所感兴趣、所需要的数据信息 。有了这些数据，你所要做的就是如何挖掘这些数据的信息 。这也是我们需要面对的问题——如何将这些海量的数据，转化成可以运用环境保护的可操作数据 。
WildTech：能为我们解释处理大量的数据这一过程是如何在全球捕鱼手表上完成的吗?你们如何筛选出有用的数据?
Paul：目前的基本挑战是：对于多达1000 亿的数据点，如何实现通过用户的快捷点击，得到他们感兴趣的10个点 。我们目前正在开发软件来实现上述过程 。要解决任何问题，首先需要了解这个问题 。因此在全球捕鱼手表开发中，我们请专家帮助我们确定捕鱼时间、捕鱼边界等信息 。我们使用这些信息并通过编写软件工具百思特网来获取数据 。但是这些信息通常是电子表格、 pdf 或其他一些很难使用格式，并且储存在一个基于云计算的数据库中 。因此需要实现信息可视化，在压缩数据的同时保证用户仍能访问到数据和一些直观的内容 。全球捕鱼手表所做的就是把这些数据呈现在地图上，并且提供可以快速切换到感兴趣的位置和时间的查询工具 。
John：我们的目标就是要向人们展示我们的环境中发生了什么以及哪些是我们自身引发的 。在过去，我们制作大量海报以供公众集会，听证会和法院诉讼程序使用 。但随着数字和交互式图形在 Web 上发展，我们发现通过对数据完成查找、传送、 处理和分析，我们可以能提供一份真正有用的科学数据以供感兴趣的人们研究和使用 。
WildTech：如何使用地面数据来验证你们的算法是可靠的?
Paul：实际上我们有一大批的学者正在研究这一问题 。我们通和其他已存在的数据源对比来验证我们的数据 。当然这种验证也面对挑战，那便是真实的渔业数据难以获取 。即使你去咨询渔业管理人员，他们也难以提供准确可靠的渔业数据 。
WildTech：如何使得其他环保者去效仿你们的工作?
John：某种程度上，我们的专业知识和经验让我们有能力做一些事情 。一些普通人或是非专家或许做不到，但是他们可以使用简单查询，并可以借助一些有用的工具 。在我看来，在非洲中部开始采矿工作前，你做的第一件事最好是连接Google Earth，它可以帮助你更好地认识你所处的环境 。当然你也可以同时使用一些别的工具像是TimeLapse，你将可以利用自20世纪70 年代初以来的 400 万景陆地卫星影像，并可以运行卫星图片动画显示40 多年间的变化 。我们相信，通过这些视觉效果产品，能鼓励更多的人积极环境，推动全世界范围内的环境保护 。
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