利用公开卫星影像、众包地理空间信息与随机森林绘制哥伦比亚水与卫生设施可达性地图
计算机与社会
2021-11-09 v1
摘要
最新、精细且可靠的生活质量数据对于人道主义组织为弱势社区制定针对性干预措施至关重要，尤其在危机时期。此类生活质量数据之一便是水、卫生与 Hygiene（WASH，即水、卫生设施与个人卫生）的可及性。传统上，数据收集通过在大面积区域内抽样进行的入户调查完成。遗憾的是，收集这些数据的高昂成本阻碍了更频繁、更大覆盖范围的调查。为应对这一挑战，我们提出了一种可扩展且低成本的端到端 WASH 估算工作流，结合机器学习与人口普查数据、公开可用的卫星影像以及众包地理空间信息。我们生成了覆盖哥伦比亚全境、粒度为 250m x 250m 的 WASH 估算地图。该模型在预测供水、排污与厕所可及性方面可解释高达 65% 的变异。代码以 MIT 许可证发布于 https://github.com/thinkingmachines/geoai-immap-wash。
引用
@article{arxiv.2111.04134,
title = {Mapping Access to Water and Sanitation in Colombia using Publicly Accessible Satellite Imagery, Crowd-sourced Geospatial Information and RandomForests},
author = {Niccolo Dejito and Ren Avell Flores and Rodolfo de Guzman and Isabelle Tingzon and Liliana Carvajal and Alberto Aroca and Carlos Delgado},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.04134},
year = {2021}
}
备注
Accepted to the 3rd Workshop on Artificial Intelligence for Humanitarian Assistance and Disaster Response at NeurIPS 2021