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如何从太空追踪贫困

2018-11-02 13:59 作者:极速时时彩 来源:极速时时彩 次阅读
如何从太空追踪贫困

你可以通过观察它在夜间闪耀多少来了解一个国家的财富 - 只需将中国和韩国的强烈亮度与夹在它们之间的朝鲜黑暗大众进行比较。

 

但夜间的灯光并没有告诉你一个大区域的哪些社区或村庄只是穷人,哪些是生活在赤贫中的人的家园。这是政策制定者在决定在何处部署经济发展计划时所需的详细程度。

 

你可以通过派遣大批调查员进入拥挤的贫民窟和人口稀少的农村地区来获得这些细节。但这将耗费大量时间并且花费数千万美元甚至更多。

 

因此斯坦福大学的研究人员提出了一种让计算机和卫星为他们工作的方法。

 

周四在“科学”杂志上发表的计算机模型并不完美。但它的预测能力至少与依赖旧的和过时调查数据的方法一样好或者更好。

 

斯坦福方法需要一些关键成分。

 

首先,您需要拥有涵盖人们居住的每个地方的某种数据。如果该数据属于公共领域,您将获得奖励积分。

 

您还需要一些您知道非常准确的数据量。

 

最后,您需要一台功能强大的计算机,可以将“嘈杂”数据存储到较少量的可靠数据中。

 

斯坦福大学的研究人员在五个非洲国家测试了他们的系统:尼日利亚,坦桑尼亚,乌干达,马拉维和卢旺达。他们从作为美国空军国防气象卫星计划的一部分捕获的夜间图像开始。夜间较亮的地方被认为比昏暗的地方更经济。

 

然后,他们的计算机程序将夜间图像与通过Google静态地图提供的更高分辨率的白天图像进行比较。该计划能够识别与经济发展相关的白天图片中的某些形状。

 

“没有被告知要寻找什么,我们的机器学习算法学会了从图像中挑选出许多易于人类识别的东西 - 例如道路,城市地区和农田,”研究主要作者Neal Jean,计算机科学研究生在斯坦福大学工程学院的一份声明中说。

 

其他可识别的功能包括水路和建筑物。根据这项研究,计算机甚至学会区分金属屋顶和草,茅草或泥土。

 

为了将所有这些结合在一起,斯坦福大学的团队使用统计方法来确定白天图片中确定的项目是否存在(或不存在)与调查中收集的收入数据相关。例如,建筑物上的屋顶材料类型与收入直接相关。一个位置与市区的距离也是如此。

最终的计算机模型“强烈预测”了两个重要的贫困指标 - 家庭平均支出和家庭平均财富。例如,该研究表明,在卢旺达,该模型比手机记录数据更准确地预测了家庭平均财富。 (手机记录的另一个问题是:它们是专有的,公司并不总是愿意分享它们。)

 

当计算机程序通过来自五个国家之一的卫星数据进行搅拌时,由此产生的模型在该国家中效果最佳。但在某些情况下,它在其他国家做出预测也做得很好。他们写道,这应该使它成为一种有价值的工具,因为这种方法“直截了当,几乎无法跨国扩展”。

 

让和他的同事并不是唯一对使用卫星和计算机来消除贫困的前景感到兴奋的人。

 

加州大学伯克利分校数据科学与分析实验室的Joshua Blumenstock表示,利用白天卫星数据(包含比夜间图像更多的信息)可以“区分贫困和超极地区”。 ”。反过来,这“可以帮助确保资源到达最需要的人”。

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