用衛星圖像識別貧困 指導扶貧行動

原題：用衛星圖像識別貧困 數據不全也能做得到

通過夜間燈光衛星圖，我們很容易判斷某個國家或地區的財富。不過，夜間燈光衛星圖無法告訴我們，哪些區域的居民處於極端貧困狀態，而這卻是決策者在實施經濟發展計劃中最需要的信息。

為了解決這個難題，美國斯坦福大學最近開發出一種計算機學習演算法，讓計算機學習分析白天、夜間的衛星圖片以及實地調查數據，精確地判斷出某個地區的家庭消費與資產財富。

據《科學》期刊報道，在一些數據難以收集或不公開的區域，國際組織將利用一個更高效的系統來判斷這些地區的貧窮程度。

這個複雜的系統由美國斯坦福大學開發，研究人員創建了一個機器學習運算系統，讓計算機學習偵查數百萬幅衛星圖像中可識別的貧困跡象（如道路或房屋），從而準確識別出一些非洲國家的經濟狀況。「在過去，我們通過家庭調查來收集貧困信息，如今我們可以用數據來指導我們的扶貧行動，」斯坦福大學研究員瑪莎·伯克說，「而且，在往常難以收集數據的地區，這個系統將發揮大作用。」

以非洲為例，根據世界銀行的數據，在21世紀第一個十年里，59個非洲國家中只有39個開展過貧困調查，而且均不多於兩次；還有14個國家從未開展過任何調查，這使得外界不可能了解非洲的貧困狀況。「這就要求我們發起『數據革命』，變革收集數據的方式。」伯克指出。

計算機自主學習判斷

夜間衛星圖片被認為是辨別某地區是否貧困最好的方法，燈火明亮的地方往往開發程度較高。世界銀行先前也用「夜間燈光」地圖來測量非洲各地區的貧富情況。不過，斯坦福大學電氣工程研究員奧尼爾·吉恩指出，夜間衛星圖片可能存在欺騙性。「有可能貧窮人口聚集的地方反而燈火通明，而富人會選擇住在人口稀少的區域」。

因此，吉恩的團隊開發了一種比現有方法能更準確判斷貧窮與否的機器學習運算。首先，他們將谷歌的白天衛星照片、從美國國家海洋和大氣管理局拿到的夜間衛星數據以及從世界銀行拿到的實地調查數據輸入電腦。實地調查數據包括家庭消費支出與汽車、電視機等資產財富。

接著，吉恩用「移轉學習法」訓練計算機運算：先分析道路和屋頂等信息更明顯的白天衛星照片，計算機會自動繪製道路、城市、水道、農地分布，根據這些信息來初步判斷該地區的經濟情況；接著，計算機將結合夜間衛星數據，進一步判斷該地區的貧困程度；緊接著，計算機將消化實地調查數據，和之前的調查結果對照核實，比如汽車較多的地方可能就是實地調查中家庭收入更高的地方；最後，計算機將綜合所有資料，配合地圖作出預測，補足數據漏洞。

「只要向計算機提供足夠多的數據，計算機就會找出我們想要的東西，」吉恩說，「我們擁有海量的衛星圖，需要做的就是讓計算機學習從這種非結構化的數據中提取有用的信息。」

有效節省經費和時間

此前也有科學家通過數據分析的方式來判斷某地區是否貧困。加州大學伯克利分校的數據科學家約書亞·布拉門斯托克就曾和世界銀行合作，通過分析盧安達等國家居民的手機呼叫模式，判斷貧困社區中多少居民有工作。總部位於紐約的一家非營利機構也通過礦業衛星圖像來決定誰更應該拿到捐款，他們在研究中發現住在茅草屋頂下的人比住在鐵皮屋頂下的人更窮。

不過，斯坦福團隊的演算法更全面。第一，他們使用的都是公開的數據，不需要再花費成本收集；第二，他們對一個地區是否處於貧困的判斷並非單單基於計算機演算法從白天的衛星照片中辨別出的一兩個貧困元素。「相對於挨家挨戶地進行田野調查，這個系統將有效地節省調查時間和經費，」布拉門斯托克說，「而相對於完全依靠夜間衛星圖片或手機數據的調查方式，吉恩的方法更有利於準確判定哪些地區處於貧困狀態。」

關於需求的準確信息將直接影響國際機構的援助方向，決定在哪些地區建設道路或醫院。從更深遠的層面上說，該計算機演算法還能幫助國際機構在未來追蹤扶貧舉措是否達到效果。

判斷準確率超過50%

迄今為止，在評估某些地區的家庭消費與資產財富時，這種計算機演算法的準確率已經超過50%。研究人員目前正在分析奈及利亞、坦尚尼亞、烏干達、盧安達和馬拉維等5個國家的貧困程度，他們希望之後將評估範圍擴大到撒哈拉以南的非洲地區，甚至所有的欠發達國家。

不過，這種計算機演算法在被使用前還需要進一步提升。接下來，吉恩的團隊將試圖從不同解析度的照片中提煉更多信息——從低解析度的圖片中分析出大的結構，從高解析度的圖片中找出屋頂和道路。

吉恩的團隊還將著眼於某些區域過去的衛星圖像，讓計算機學習預測該區域未來經濟可能的發展情況。「如果有一天我們能用計算機演算法為這個世界建立一個模型，那就太酷了。」吉恩說。

AI有話說：

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