May, 2019

利用卫星图像进行的深度学习方法：印度农村缺失人口测绘

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TL;DR使用多种卫星图像输入的两个卷积神经网络结构有效地结合了来自印度乡村地区的卫星图像和 2011 年人口普查的人口标签，以准确预测一区域的人口密度，性能优于以往研究以及全球人口分布的标准 LandScan。
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发现论文，激发创造
  • 卫星图像人口估计的深度学习方法

    利用深度学习模型对美国每个 0.01 平方度单元格的高分辨率人口估计进行了研究，并比较了直接调查和解聚群体技术的优劣。

    Aug, 2017

  • 逐幢建筑绘制全球人口地图

    利用机器学习的计算机视觉方法可从卫星图像中创建全球范围内的人口地图，该方法精度高，适用于全球部署，能够检测城市化地区，有助于基础设施规划、疫苗接种计划、灾难响应和高精度洪水风险分析等。

    Dec, 2017

  • 利用高分辨率卫星图像和公平的现实数据对非正规定居点进行人口地图绘制

    本论文提出了一种通用框架，利用高分辨率卫星图像对低收入城区中密集型非正式定居点 —— 所谓的 “贫民窟”—— 的人口进行估算，并借助本地社区的合作来获得公正的基础数据，以让机器学习应用更加包容、公平和具有问责性。

    Sep, 2020

  • 利用多头卷积神经网络从卫星图像中针对网格逐渐预测人口组成

    本研究提出了一种使用深度学习的多头卷积神经网络模型，通过远程感知的卫星图像和普查数据标签，估计了日本作为全球老龄化最为严重国家之一的细粒度网格人口组成，并实现了在非普查年份 2022 对人口组成的估计和可视化。

    Aug, 2023

  • 基于深度特征的遥感与贫困测绘迁移学习

    通过机器学习从高分辨率遥感图像中提取大规模社会经济指标，以辅助政策决策和人道主义救助，特别是在发展中国家等缺乏可靠数据的地区。

    Oct, 2015

  • 基于 Sentinel-1 和 Sentinel-2 的高分辨率人口地图

    使用免费且全球可用的 Sentinel-1 和 Sentinel-2 卫星图像以及少量粗糙人口普查区域的集总人口计数进行校准，我们开发了一种名为 POPCORN 的人口映射方法，其数据需求最小，却超越了现有方案的映射准确性，能够生成最新和高分辨率的人口地图，以民主化地为需要更新的地区提供资源。

    Nov, 2023

  • 尺度下的细粒度估计近邻社区福祉：基于高分辨率正射影像和混合学习

    通过高分辨率航拍图像，利用监督卷积神经网络和基于视觉词袋的半监督聚类方法，从公开可获取的城市图像准确估计美国各地区的人口密度、家庭收入中位数和教育水平，并开拓用于地理概括和无需标记数据的细粒度信息估计的新的半监督方法。

    Sep, 2023

  • 利用公共 Landsat 7 卫星图像和机器学习进行贫困预测

    使用 Landsat 7 卫星采集的多光谱卫星图像，训练 CNN 模型可以准确地测量发展中国家地方经济生计，即使图像分辨率较低，仍能超越以往的基准结果。

    Nov, 2017

  • 自动化国家城市地图提取

    使用地球观测和深度学习方法，该论文旨在充分利用完全卷积神经网络来实现多类建筑物实例分割，以实现相对较高的像素度量分数，进而在缺乏适当城市规划的地区实现密集区域和贫民窟地区的高准确性结果，并以黎巴嫩为案例，成功产生了首个包含约 100 万个单位且准确率达 84% 的综合性国家建筑物足迹地图。

    Apr, 2024

  • 卫星贫困地图中的公平性和代表性：城乡差异及其对下游政策的影响证据

    本文通过使用十个国家的调查与卫星数据，研究城乡界限上的贫困地图建立中的不平等现象、预测误差中的系统性偏差以及公平性问题，展示了这些现象如何影响基于预测地图的政策的有效性。本文的发现强调了在使用卫星贫困地图做出现实世界政策决策之前进行仔细的误差和偏差分析的重要性。

    May, 2023