論文の概要: Beyond surveys: A High-Precision Wealth Inequality Mapping of China's Rural Households Derived from Satellite and Street View Imageries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12163v1
- Date: Tue, 11 Feb 2025 09:36:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-02 03:22:52.923143
- Title: Beyond surveys: A High-Precision Wealth Inequality Mapping of China's Rural Households Derived from Satellite and Street View Imageries
- Title（参考訳）: 衛星画像とストリートビュー画像から得られた中国の農村世帯の高精度不平等マッピング
- Authors: Weipan Xu, Yaofu Huang, Qiumeng Li, Yu Gu, Xun Li,
- Abstract要約: 本稿は、農村部における「スキー」なリモートセンシング画像と「地上」な街路ビュー画像を統合し、きめ細かい「計算可能な」技術経路を構築することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.030899307170801
- License:
- Abstract: Wide coverage and high-precision rural household wealth data is an important support for the effective connection between the national macro rural revitalization policy and micro rural entities, which helps to achieve precise allocation of national resources. However, due to the large number and wide distribution of rural areas, wealth data is difficult to collect and scarce in quantity. Therefore, this article attempts to integrate "sky" remote sensing images with "ground" village street view imageries to construct a fine-grained "computable" technical route for rural household wealth. With the intelligent interpretation of rural houses as the core, the relevant wealth elements of image data were extracted and identified, and regressed with the household wealth indicators of the benchmark questionnaire to form a high-precision township scale wealth prediction model (r=0.85); Furthermore, a national and township scale map of rural household wealth in China was promoted and drawn. Based on this, this article finds that there is a "bimodal" pattern in the distribution of wealth among rural households in China, which is reflected in a polarization feature of "high in the south and low in the north, and high in the east and low in the west" in space. This technological route may provide alternative solutions with wider spatial coverage and higher accuracy for high-cost manual surveys, promote the identification of shortcomings in rural construction, and promote the precise implementation of rural policies.
- Abstract（参考訳）: 全国のマクロ農村再生政策とマイクロ農村組織との効果的な結びつきは、全国の資源の正確な配分に寄与する。
しかし、田園部が多種多様であり、富の収集が困難であり、少ない。
そこで本稿は,農村部における「スキー」リモートセンシング画像と「地上」の街路ビュー画像を統合して,細かな「計算可能な」技術経路を構築することを目的とする。
田園住宅の知的な解釈を核として、画像データの関連する富要素を抽出・同定し、ベンチマーク調査の世帯富指標を用いて高精度なタウンシップ規模富予測モデル(r=0.85)を作成し、さらに中国の農村世帯富の国別・タウンシップスケールマップを策定・作成した。
本稿は、中国農村部における富の分布に「二元的」なパターンがみられ、「南北高、東高、西低」の偏極的特徴を反映している。
この技術ルートは、より広い空間範囲と高精度な手動調査のための代替ソリューションを提供し、農村建設における欠点の特定を促進し、農村政策の正確な実施を促進することができる。
関連論文リスト
- Mapping Africa Settlements: High Resolution Urban and Rural Map by Deep Learning and Satellite Imagery [1.9806397201363817]
本研究では, 深層学習と衛星画像を用いた高分解能都市域マップの構築について述べる。
我々は、Landsat-8とESRI LULCデータセットの衛星画像に基づいて、DeepLabV3アーキテクチャに基づくディープラーニングモデルを開発した。
我々は,2016年から2022年にかけての大陸広域都市農村地図を公表した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-05T09:24:59Z) - HarvestNet: A Dataset for Detecting Smallholder Farming Activity Using
Harvest Piles and Remote Sensing [50.4506590177605]
HarvestNetは、2020-2023年のエチオピアのティグレイとアムハラの農場の存在をマッピングするためのデータセットである。
本研究は,多くの小作システムの特徴ある収穫杭の検出に基づく新しい手法を提案する。
本研究は, 農作物のリモートセンシングが, 食品の安全地帯において, よりタイムリーかつ正確な農地評価に寄与することが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-23T11:03:28Z) - Fairness and representation in satellite-based poverty maps: Evidence of
urban-rural disparities and their impacts on downstream policy [5.456665139074406]
本稿では,都市部および農村部における衛星による貧困マッピングにおける表現の格差,予測誤差の体系的バイアス,公平性の懸念について検討する。
本研究は,衛星による貧困マップを現実の政策決定に利用する前に,注意深い誤りとバイアス分析の重要性を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-02T21:07:35Z) - Learning and Reasoning Multifaceted and Longitudinal Data for Poverty
Estimates and Livelihood Capabilities of Lagged Regions in Rural India [22.98110639419913]
このプロジェクトは、生活の質と生活の指標に基づいて、1990-2022年のインド農村の貧困状況を調べることを目的としている。
また、因果関係や縦断的分析も検討し、貧困の原因について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-27T05:33:08Z) - Graph-based Village Level Poverty Identification [52.12744462605759]
Webインフラストラクチャとそのモデリングツールの開発は、貧しい村を識別するための新しいアプローチを提供する。
地理的距離を通して村の接続をグラフとしてモデル化することにより,村の貧困状況とグラフトポロジ的位置との相関関係を示す。
貧しい村を識別する最初のグラフベース手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-14T06:58:40Z) - 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) - Combining deep learning and crowdsourcing geo-images to predict housing
quality in rural China [20.16424972411847]
住宅の質は、地域の富、安全保障、健康にとって不可欠な指標である。
大規模な農村画像を収集し、利用者に住宅の質を大規模に評価するよう依頼する。
クラウドソーシング型農村画像に基づく住宅品質の自動的・効率的予測のためのディープラーニングフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-15T03:58:03Z) - IS-COUNT: Large-scale Object Counting from Satellite Images with
Covariate-based Importance Sampling [90.97859312029615]
本研究では,大規模地形におけるオブジェクト数統計をサンプリングによって推定する手法を提案する。
提案手法は,米国とアフリカ,ケニアの自動車,バングラデシュのレンガキルン,米国のスイミングプールの建物数の推定において,高い性能を発揮することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-16T18:59:29Z) - Predicting Livelihood Indicators from Community-Generated Street-Level
Imagery [70.5081240396352]
本稿では,クラウドソースによるストリートレベルの画像から重要な生活指標を予測するための,安価でスケーラブルで解釈可能なアプローチを提案する。
全国的に代表される世帯調査で収集した地上データと比較することにより,貧困,人口,健康の指標を正確に予測する上でのアプローチの有効性を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-15T18:12:12Z) - 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) - Generating Interpretable Poverty Maps using Object Detection in
Satellite Images [80.35540308137043]
衛星画像に物体検出装置を適用することにより、局所レベルでの貧困を正確に予測するための解釈可能な計算手法を実証する。
対象物の重み付けを特徴として、ウガンダの村レベルの貧困を予測する0.539 Pearson's r2を達成し、既存の(解釈不可能でない)ベンチマークよりも31%改善した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-05T02:50:01Z)
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。