ICLRApr, 2021

马达加斯加可持续的人口普查独立估算

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TL;DR本研究通过使用遥感技术和微调查数据，估算莫桑比克两个示范区内的人口数量，并评估使用公共数据集进行人口估算的可行性。同时，使用现有的建筑足迹数据集进行转移学习，并结合额外的 “点” 标注来提升人口估算精度，结果显示使用该方法计算的建筑足迹面积可以显著提升人口预测精度。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 利用辅助数据的集成学习方法进行可解释的半监督人口预测与细分

    本文提出一种基于聚合学习范式的方法，对人口普查进行高分辨率的细粒度分析，以此来评估人口数量的动态变化以及气候、自然灾害、基础设施投资、发展政策等对人口数量的影响。我们的简单可解释模型在某些指标上已超越最先进技术，证明该方法的有效性。

    Jun, 2019

  • 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

  • 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

    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。

    May, 2019

  • So2Sat POP -- 大陆尺度空间人口估算的数据集

    研究人口分布，提供包括数字高程模型、本地气候区域、土地利用比例、夜间灯光和 Sentinel-2 的多光谱图像以及 Open Street Map 计划的数据，为人口估计的研究提供了一个全面的数据集。

    Apr, 2022

  • 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

  • 机器学习地图维护特古西加尔巴潜在非正规定居点进行地面勘测的案例研究

    该研究展示了 Dymaxion Labs 和 Techo NGO 之间的合作，利用机器学习技术通过高分辨率卫星图像创建洪都拉斯特古西格尔巴的首个非正式住区普查。

    Jun, 2020

  • 撒哈拉以南非洲的高分辨率贫困地图

    通过地理空间数据和机器学习算法，提出了一种在乡村级别上生成贫困地图的通用预测方法，通过在 25 个撒哈拉以南非洲国家的验证，该方法可以提高单个国家和跨国估计的有效性，为 44 个撒哈拉以南非洲国家提供比以前更精确的贫困地图。此方法可用于缩短成本和节省时间，避免重新采集新的全国家庭调查。

    Sep, 2020