論文の概要: Mapping Reduced Accessibility to WASH Facilities in Rohingya Refugee Camps With Sub-Meter Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07231v3
• Date: Tue, 18 Nov 2025 13:40:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 13:59:16.483136
• Title: Mapping Reduced Accessibility to WASH Facilities in Rohingya Refugee Camps With Sub-Meter Imagery
• Title（参考訳）: サブメータ画像を用いたロヒンギャ難民キャンプにおけるWASH施設へのアクセシビリティのマッピング
• Authors: Kyeongjin Ahn, YongHun Suh, Sungwon Han, Jeasurk Yang, Hannes Taubenböck, Meeyoung Cha,
• Abstract要約: 水、衛生および衛生へのアクセス(WASH)は、難民キャンプにおいて主要な公衆衛生上の問題となっている。 本研究では、WASHアクセシビリティを水ポンプ、ラトリン、浴室キュービクルに特異的に定量化するためのリモートセンシング駆動フレームワークを提案する。 サブメーター衛星画像を用いて,F1スコア76.4%の避難避難所検出を実現する半教師付きセグメンテーション・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）: 13.938740503013257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Access to Water, Sanitation, and Hygiene (WASH) services remains a major public health concern in refugee camps. This study introduces a remote sensing-driven framework to quantify WASH accessibility-specifically to water pumps, latrines, and bathing cubicles-in the Rohingya camps of Cox's Bazar, one of the world's most densely populated displacement settings. Detecting refugee shelters in such emergent camps presents substantial challenges, primarily due to their dense spatial configuration and irregular geometric patterns. Using sub-meter satellite images, we develop a semi-supervised segmentation framework that achieves an F1-score of 76.4% in detecting individual refugee shelters. Applying the framework across multi-year data reveals declining WASH accessibility, driven by rapid refugee population growth and reduced facility availability, rising from 25 people per facility in 2022 to 29.4 in 2025. Gender-disaggregated analysis further shows that women and girls experience reduced accessibility, in scenarios with inadequate safety-related segregation in WASH facilities. These findings suggest the importance of demand-responsive allocation strategies that can identify areas with under-served populations-such as women and girls-and ensure that limited infrastructure serves the greatest number of people in settings with fixed or shrinking budgets. We also discuss the value of high-resolution remote sensing and machine learning to detect inequality and inform equitable resource planning in complex humanitarian environments.
• Abstract（参考訳）: 水、衛生および衛生へのアクセス(WASH)は、難民キャンプにおいて主要な公衆衛生上の問題となっている。 本研究では,コックス・バザール(Cox's Bazar)のロヒンギャ・キャンプ(Rohingya camps)において,WASHアクセシビリティを水ポンプ,ラトリン,浴槽に特異的に定量化するリモートセンシング駆動フレームワークを提案する。 このような創発的なキャンプで避難所を検出することは、その密集した空間配置と不規則な幾何学的パターンによって大きな課題を生んでいる。 サブメーター衛星画像を用いて,F1スコア76.4%の避難避難所検出を実現する半教師付きセグメンテーション・フレームワークを開発した。 この枠組みを多年にわたるデータに適用すると、急速な難民人口増加と施設利用率の低下によるWASHアクセシビリティの低下が示され、2022年には施設当たり25人から2025年には29.4人に増加した。 性差別分析は、WASH施設における安全関連隔離が不十分なシナリオにおいて、女性と少女がアクセシビリティを低下させることを示す。 これらの結果から,女性や女子など未就業人口の少ない地域を特定できる需要対応型アロケーション戦略の重要性が示唆された。 また、複雑な人道環境下での不平等を検知し、公平な資源計画を伝えるために、高分解能なリモートセンシングと機械学習の価値についても論じる。

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