論文の概要: Novel Machine Learning Approach for Predicting Poverty using Temperature and Remote Sensing Data in Ethiopia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14835v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 18:32:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 14:52:34.881974
• Title: Novel Machine Learning Approach for Predicting Poverty using Temperature and Remote Sensing Data in Ethiopia
• Title（参考訳）: エチオピアにおける温度・リモートセンシングデータを用いた貧困予測のための新しい機械学習手法
• Authors: Om Shah and Krti Tallam
• Abstract要約: 貧困データの欠如は、重要な人道的組織が大規模な危機に対応するのを妨げている。 本研究では,表面温度変化とリモートセンシングデータに基づく移動学習モデルを提案し,貧困率の予測に有用な特徴を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In many developing nations, a lack of poverty data prevents critical humanitarian organizations from responding to large-scale crises. Currently, socioeconomic surveys are the only method implemented on a large scale for organizations and researchers to measure and track poverty. However, the inability to collect survey data efficiently and inexpensively leads to significant temporal gaps in poverty data; these gaps severely limit the ability of organizational entities to address poverty at its root cause. We propose a transfer learning model based on surface temperature change and remote sensing data to extract features useful for predicting poverty rates. Machine learning, supported by data sources of poverty indicators, has the potential to estimate poverty rates accurately and within strict time constraints. Higher temperatures, as a result of climate change, have caused numerous agricultural obstacles, socioeconomic issues, and environmental disruptions, trapping families in developing countries in cycles of poverty. To find patterns of poverty relating to temperature that have the highest influence on spatial poverty rates, we use remote sensing data. The two-step transfer model predicts the temperature delta from high resolution satellite imagery and then extracts image features useful for predicting poverty. The resulting model achieved 80% accuracy on temperature prediction. This method takes advantage of abundant satellite and temperature data to measure poverty in a manner comparable to the existing survey methods and exceeds similar models of poverty prediction.
• Abstract（参考訳）: 多くの発展途上国では、貧困データがないため、重要な人道的組織は大規模な危機に対応できない。 現在、社会経済調査は、貧困を計測し追跡する組織や研究者にとって、大規模に実施されている唯一の方法である。 しかし, 調査データを効率的にかつ安価に収集できないことは, 貧困データに時間的ギャップを生じさせる。 本研究では,表面温度変化とリモートセンシングデータに基づく移動学習モデルを提案し,貧困率の予測に有用な特徴を抽出する。 貧困指標のデータソースによって支持される機械学習は、厳しい時間制約の中で、貧困率を正確に推定する可能性がある。 気候変動の結果として、高温は農業の障害、社会経済的問題、環境破壊を引き起こし、発展途上国の家族を貧困のサイクルに閉じ込めている。 空間的貧困率に最も影響を及ぼす気温に関連する貧困パターンを見つけるために,リモートセンシングデータを用いる。 2段階移動モデルは、高解像度衛星画像から温度デルタを予測し、貧困予測に有用な画像特徴を抽出する。 その結果, 温度予測精度は80%向上した。 本手法は,既存の調査手法に匹敵する方法で貧困を計測するために衛星データと温度データを利用し,類似した貧困予測モデルを超える。

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