論文の概要: Mapping New Informal Settlements using Machine Learning and Time Series Satellite Images: An Application in the Venezuelan Migration Crisis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.13583v3
• Date: Wed, 16 Dec 2020 02:35:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 19:29:30.501541
• Title: Mapping New Informal Settlements using Machine Learning and Time Series Satellite Images: An Application in the Venezuelan Migration Crisis
• Title（参考訳）: 機械学習と時系列衛星画像を用いた新しいインフォーマルな集落のマッピング:ベネズエラ移住危機における応用
• Authors: Isabelle Tingzon, Niccolo Dejito, Ren Avell Flores, Rodolfo De Guzman, Liliana Carvajal, Katerine Zapata Erazo, Ivan Enrique Contreras Cala, Jeffrey Villaveces, Daniela Rubio, Rayid Ghani
• Abstract要約: 2014年以降、経済的に荒廃した国から逃れるために、約200万人のベネズエラ人がコロンビアに逃亡している。 非政府組織と地方自治体は、急速に成長する移民コミュニティを特定し、評価し、監視するという課題に直面している。 本稿では,機械学習と一般公開されたSentinel-2時系列衛星画像を用いて,新たに出現する非公式な居住地を見つけるための新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1793210447846776
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since 2014, nearly 2 million Venezuelans have fled to Colombia to escape an economically devastated country during what is one of the largest humanitarian crises in modern history. Non-government organizations and local government units are faced with the challenge of identifying, assessing, and monitoring rapidly growing migrant communities in order to provide urgent humanitarian aid. However, with many of these displaced populations living in informal settlements areas across the country, locating migrant settlements across large territories can be a major challenge. To address this problem, we propose a novel approach for rapidly and cost-effectively locating new and emerging informal settlements using machine learning and publicly accessible Sentinel-2 time-series satellite imagery. We demonstrate the effectiveness of the approach in identifying potential Venezuelan migrant settlements in Colombia that have emerged between 2015 to 2020. Finally, we emphasize the importance of post-classification verification and present a two-step validation approach consisting of (1) remote validation using Google Earth and (2) on-the-ground validation through the Premise App, a mobile crowdsourcing platform.
• Abstract（参考訳）: 2014年以降、ベネズエラ人約200万人がコロンビアに逃亡し、経済的に荒廃した国から逃れてきた。 非政府組織と地方自治体は、緊急の人道支援を提供するために急速に成長する移民コミュニティを特定し、評価し、監視するという課題に直面している。 しかし、これらの移住人口の多くが全国の非公式集落に居住しているため、大規模な領土にまたがる移住集落の配置は大きな課題となる。 そこで本研究では,機械学習とsentinel-2の時系列衛星画像を用いて,迅速かつ費用対効果の高い新規・未解決地を探索する新しい手法を提案する。 我々は,2015年から2020年にかけて出現したコロンビアのベネズエラ移民入植地を特定するためのアプローチの有効性を実証する。 最後に,分類後検証の重要性を強調し,(1)google earthを用いたリモート検証,(2)モバイルクラウドソーシングプラットフォームであるpremises appを通じたオンザグ検証からなる2段階検証アプローチを提案する。

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