6、利用卫星图像处理进行印度农村发展分析

利用卫星图像处理进行印度农村发展分析

1. 背景介绍

全球约五分之一的人口受贫困困扰，印度虽经济增长迅速，但贫困问题在许多地区依然严峻。2012 年，印度 20%的人口处于贫困状态，其中 80%在农村。2013 年社会经济种姓普查数据显示，75%的农村人口（1.335 亿家庭）月收入低于 5000 卢比。农村地区住房质量差，缺乏基本设施，如教育、卫生、医疗、基础设施和交通等。印度农村主要依赖农业，但受地理因素和交通条件限制，农业发展不稳定。同时，卫生和健康问题也亟待解决，如污水处理不当、厕所短缺、营养不良和发育迟缓等。

传统的数据收集方法，如挨家挨户的调查，耗时且资源消耗大，难以定期进行。印度人口普查每十年进行一次，且地区统计数据不完整，难以针对贫困地区进行精准施策。2015 年，联合国提出到 2030 年消除贫困的可持续发展目标，关键在于确定贫困地区的具体位置。因此，利用机器学习和卫星图像分析来识别农村地区并跟踪贫困情况具有重要意义。

2. 相关工作

近年来，机器学习和图像处理技术的发展使得从卫星图像中提取有用信息成为可能。以下是一些相关的研究工作：
- Horton 等人（2016） ：利用卫星图像估计消费支出和资产财富。从五个非洲国家获取卫星数据，并结合公开的生活水平测量研究（LSMS）和人口与健康调查（DHS）数据。使用卷积神经网络（CNN）训练模型，以检测图像特征，解释高达 75%的地方经济差异。采用迁移学习方法，在 ImageNet 上预训练模型，以夜间灯光强度作为经济发展的代理指标。
- Mellander 等人（2015） ：研究夜间灯光强度作为