Bristen på tillförlitliga uppgifter i utvecklingsländerna är ett stort hinder för hållbar utveckling, livsmedelssäkerhet och katastrofhjälp. Fattigdomsdata, till exempel, är vanligtvis knappa, glesa i täckning, och arbetsintensiva att få. Fjärranalysdata som högupplösta satellitbilder blir däremot allt mer tillgängliga och billiga. Tyvärr är sådana uppgifter i hög grad ostrukturerade och det finns för närvarande ingen teknik för att automatiskt ta fram användbara insikter för att informera politiska beslut och hjälpa till med direkta humanitära insatser. Vi föreslår en ny metod för maskininlärning för att utvinna storskaliga socioekonomiska indikatorer från högupplösta satellitbilder. Den största utmaningen är att utbildningsuppgifterna är mycket knappa, vilket gör det svårt att tillämpa moderna tekniker som Convolutional Neural Networks (CNN). Vi föreslår därför en överföringsutbildningsmetod där ljusintensiteten nattetid används som en datarik proxy. Vi tränar en helt konvolutionell CNN-modell för att förutsäga nattljus från bilder dagtid, samtidigt som vi lär oss funktioner som är användbara för fattigdomsprognoser. Modellen lär sig filter som identifierar olika terränger och konstgjorda konstruktioner, inklusive vägar, byggnader och åkermark, utan någon övervakning bortom nattljus. Vi visar att dessa inlärda funktioner är mycket informativa för fattigdomskartläggning, till och med närmar sig det prediktiva resultatet av enkätdata som samlas in på fältet.
Xie och Al. REF använder överföringslärande för att ta fram socioekonomiska indikatorer från overheadbilder.
Transfer Learning from Deep Features for Remote Sensing and Poverty Mapping
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}