論文の概要: Assessing the Quality of Gridded Population Data for Quantifying the
Population Living in Deprived Communities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12923v1
- Date: Wed, 25 Nov 2020 18:14:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-23 00:46:47.432408
- Title: Assessing the Quality of Gridded Population Data for Quantifying the
Population Living in Deprived Communities
- Title(参考訳): 欠落地域住民の定量化のための格子状人口データの品質評価
- Authors: Agatha C. H. de Mattos, Gavin McArdle, Michela Bertolotto
- Abstract要約: 2014年、都市人口の65%がスラムに住んでいた。
スラムに関するデータのほとんどは国勢調査データから得られており、これは集計レベルでのみ利用可能であり、しばしばこれらの集落を除外している。
我々は1,703個のジオレファレンスポリゴンからなる地層データに対して,WorldPOPとLandScanの人口層の精度を評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Over a billion people live in slums in settlements that are often located in
ecologically sensitive areas and hence highly vulnerable. This is a problem in
many parts of the world, but it is more prominent in low-income countries,
where in 2014 on average 65% of the urban population lived in slums. As a
result, building resilient communities requires quantifying the population
living in these deprived areas and improving their living conditions. However,
most of the data about slums comes from census data, which is only available at
aggregate levels and often excludes these settlements. Consequently,
researchers have looked at alternative approaches. These approaches, however,
commonly rely on expensive high-resolution satellite imagery and field-surveys,
which hinders their large-scale applicability. In this paper, we investigate a
cost-effective methodology to estimate the slum population by assessing the
quality of gridded population data. We evaluate the accuracy of the WorldPOP
and LandScan population layers against ground-truth data composed of 1,703
georeferenced polygons that were mapped as deprived areas and which had their
population surveyed during the 2010 Brazilian census. While the LandScan data
did not produce satisfactory results for most polygons, the WorldPOP estimates
were less than 20% off for 67% of the polygons and the overall error for the
totality of the studied area was only -5.9%. This small error margin
demonstrates that population layers with a resolution of at least a 100m, such
as WorldPOP's, can be useful tools to estimate the population living in slums.
- Abstract(参考訳): 10億人を超える人々がスラムに住んでおり、しばしば生態に敏感な地域に住んでおり、そのため非常に脆弱である。
これは世界中の多くの地域で問題となっているが、低所得国ではより顕著であり、2014年には都市人口の65%がスラムに住んでいた。
その結果、レジリエントなコミュニティを構築するには、これらの貧しい地域に居住する人口を定量化し、生活環境を改善する必要がある。
しかし、スラムに関するデータのほとんどは国勢調査データによるもので、総合的なレベルでしか利用できず、これらの集落は除外されることが多い。
その結果、研究者は代替アプローチを検討してきた。
しかし、これらのアプローチは一般的に高価な高解像度衛星画像とフィールドサーベイに依存しており、大規模な適用を妨げている。
本稿では,群集データの品質を評価することでスラム人口を推定する費用対効果について検討する。
本研究は,2010年のブラジル国勢調査において,人口調査を行った1,703種類の多角形地図を用いて,世界人口層とランドスカン人口層の精度を評価した。
LandScanのデータはほとんどのポリゴンに対して満足な結果が得られなかったが、WorldPOPの推定値は67%のポリゴンに対して20%以下であり、研究領域全体の誤差は5.9%に過ぎなかった。
この小さな誤差マージンは、WorldPOPのような少なくとも100mの解像度を持つ人口層がスラムに居住する人口を推定するのに有用なツールであることを示している。
関連論文リスト
- Viability of Mobile Forms for Population Health Surveys in Low Resource
Areas [47.28991543521559]
人口健康調査は、低資源コミュニティにおいて、限られた資源を効果的に割り当てるための重要なツールである。
このように収集されたデータは、集計と分析が難しい。
フィリピンでは,移動形態がより有効で効率的な調査方法であるかどうかを評価するために,一連のインタビューと実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-11T20:51:28Z) - Building Coverage Estimation with Low-resolution Remote Sensing Imagery [65.95520230761544]
本稿では,低解像度衛星画像のみを用いた建物被覆量の推定手法を提案する。
本モデルでは, 世界中の開発レベルの異なる地域において, 建築範囲の予測において最大0.968の判定係数を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-04T05:19:33Z) - Fine-grained Population Mapping from Coarse Census Counts and Open
Geodata [19.460864948909936]
詳細な人口地図は、都市計画、環境モニタリング、公衆衛生、人道活動など、いくつかの領域で必要とされる。
POMELOは、粗い国勢調査数と開地データを用いて、100mの地中サンプリング距離を持つ詳細な人口分布図を推定する深層学習モデルである。
サハラ以南のアフリカにおけるいくつかの国に対する一連の実験において、POMELOareで作成した地図は、最も詳細な参照数とよく一致している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-08T06:43:52Z) - So2Sat POP -- A Curated Benchmark Data Set for Population Estimation
from Space on a Continental Scale [11.38584315242023]
欧州98都市における人口推定のための包括的データセットを提供する。
データセットは、デジタル標高モデル、地域気候帯、土地利用率、夜間光とマルチスペクトルセンチネル2画像の組み合わせ、およびOpen Street Mapイニシアチブのデータから構成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-07T07:30:43Z) - Jalisco's multiclass land cover analysis and classification using a
novel lightweight convnet with real-world multispectral and relief data [51.715517570634994]
本稿では、LC分類と解析を行うために、新しい軽量(89kパラメータのみ)畳み込みニューラルネットワーク(ConvNet)を提案する。
本研究では,実世界のオープンデータソースを3つ組み合わせて13のチャネルを得る。
組込み分析は、いくつかのクラスにおいて限られたパフォーマンスを期待し、最も類似したクラスをグループ化する機会を与えてくれます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-26T14:58:51Z) - Common Misconceptions about Population Data [5.606904856295946]
本稿は、このようなデータを扱う人なら誰でも知っておく必要があると信じている集団データに関するさまざまな誤解について論じる。
このようなデータベースの巨大なサイズは、しばしば関心の人口に対する有効な推測の保証として誤解される。
人口データを用いた場合,推測のための一連の推奨事項をまとめて結論付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-20T23:54:49Z) - BEV-Net: Assessing Social Distancing Compliance by Joint People
Localization and Geometric Reasoning [77.08836528980248]
新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大を受け、公衆衛生に不可欠なソーシャルディスタンシング(ソーシャルディスタンシング)が注目されている。
本研究では,広視野カメラを用いた公共空間における視覚的ソーシャル・ディスタンシング・コンプライアンス・アセスメントの課題について考察する。
鳥眼ビュー(BEV)下での注釈付き群集シーンのデータセットと距離測定のための地上真実を紹介する。
マルチブランチネットワークであるBEV-Netは、世界座標における個人をローカライズし、ソーシャルディスタンシングに違反する高リスク領域を特定するために提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-10T23:56:37Z) - Census-Independent Population Estimation using Representation Learning [0.5735035463793007]
代替データを用いた国勢調査非依存の人口推定手法は、頻繁に信頼性の高い人口推定を局所的に提供することを約束している。
モザンビークにおける近年の表現学習手法について検討し,人口推定への表現の伝達可能性を評価する。
表現学習を使用することで、特徴が自動的に抽出されるため、人間の監督が不要になる。
得られた人口推計をGRID3, Facebook (HRSL) および WorldPop の既存人口製品と比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-06T15:13:36Z) - Magnify Your Population: Statistical Downscaling to Augment the Spatial
Resolution of Socioeconomic Census Data [48.7576911714538]
重要社会経済的属性の詳細な推定を導出する新しい統計的ダウンスケーリング手法を提案する。
選択された社会経済変数ごとに、ランダムフォレストモデルが元の国勢調査単位に基づいて訓練され、その後、微細なグリッド化された予測を生成するために使用される。
本研究では,この手法を米国の国勢調査データに適用し,ブロック群レベルで選択された社会経済変数を,300の空間分解能のグリッドにダウンスケールする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-23T16:52:18Z) - CNN-based Density Estimation and Crowd Counting: A Survey [65.06491415951193]
本稿では,主にCNNに基づく密度マップ推定法において,群集数モデルについて包括的に検討する。
評価指標から, 観客数データセットで上位3人のパフォーマーを選択した。
我々は、今後のクラウドカウントの展開について、合理的な推測と予測を行うことを期待する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-28T13:17:30Z) - Facebook Ads as a Demographic Tool to Measure the Urban-Rural Divide [6.61600499731972]
われわれは、Facebookの広告プラットフォームの有用性について検討する。
我々は、Facebookが生み出す人口統計が、時間とともに不安定に陥り、人口の少ない自治体が不完全な範囲をカバーしていることを示す。
公的な国勢調査データを用いて、我々のアプローチを評価し、教育の達成と収入の観点から、既知の重要な都市と農村の分断を確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-26T17:19:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。