論文の概要: Tracking Progress Towards Sustainable Development Goal 6 Using Satellite Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19093v1
- Date: Thu, 28 Nov 2024 12:13:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-02 15:23:21.316425
- Title: Tracking Progress Towards Sustainable Development Goal 6 Using Satellite Imagery
- Title（参考訳）: 衛星画像を用いた持続可能な開発目標6に向けた追跡の進展
- Authors: Othmane Echchabi, Nizar Talty, Josh Manto, Aya Lahlou, Ka Leung Lam,
- Abstract要約: 国連の持続可能な開発目標6は、清潔な水と衛生への普遍的なアクセスを目標としている。
データカバレッジとオープン性は、多くの国における進捗追跡の障害のままである。
本研究では,アフロバロメーターサーベイデータ,衛星画像,深層学習技術を活用し,管水・下水システムへのアクセスを評価するためのモデリングフレームワークを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Clean water and sanitation are essential for health, well-being, and sustainable development, yet significant global disparities remain. Although the United Nations' Sustainable Development Goal 6 has clear targets for universal access to clean water and sanitation, data coverage and openness remain obstacles for tracking progress in many countries. Nontraditional data sources are needed to fill this gap. This study incorporated Afrobarometer survey data, satellite imagery (Landsat 8 and Sentinel-2), and deep learning techniques (Meta's DINO model) to develop a modelling framework for evaluating access to piped water and sewage systems across diverse African regions. The modelling framework demonstrated high accuracy, achieving over 96% and 97% accuracy in identifying areas with piped water access and sewage system access respectively using satellite imagery. It can serve as a screening tool for policymakers and stakeholders to potentially identify regions for more targeted and prioritized efforts to improve water and sanitation infrastructure. When coupled with spatial population data, the modelling framework can also estimate and track the national-level percentages of the population with access to piped water and sewage systems. In the future, this approach could potentially be extended to evaluate other SDGs, particularly those related to critical infrastructure.
- Abstract（参考訳）: クリーンな水と衛生は健康、健康、持続可能な開発に不可欠であるが、世界的な大きな格差が残っている。
国連の持続可能な開発目標6は、清潔な水と衛生への普遍的なアクセスを目標としているが、多くの国でデータカバレッジと開放性は進歩を追跡するための障害のままである。
このギャップを埋めるためには、従来のデータソースが必要である。
本研究では,アフロバロメーター調査データ,衛星画像(ランドサット8とセンチネル2),深層学習技術(メタのDINOモデル)を取り入れ,アフリカ各地の水道水・下水システムへのアクセスを評価するためのモデルフレームワークを開発した。
提案手法の精度は96%以上の精度と97%の精度で, 管水アクセスと下水システムアクセスをそれぞれ衛星画像を用いて同定した。
政策立案者や利害関係者が、水と衛生インフラを改善するためにより標的にされ、優先された取り組みのために地域を特定するためのスクリーニングツールとして機能する。
また,空間人口データと組み合わせることで,水道水・下水システムへのアクセスにより,人口の全国レベルの比率を推定・追跡することができる。
将来的には、このアプローチを他のSDG(特に重要なインフラストラクチャに関連するもの)を評価するために拡張する可能性がある。
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