6、利用卫星图像处理和机器学习分析印度农村发展

利用卫星图像处理和机器学习分析印度农村发展

1. 背景与问题提出

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重。截至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（即1.335亿家庭）月收入低于5000卢比。农村地区住房质量差，缺乏冰箱、摩托车等资产，教育、卫生、医疗、基础设施和交通等基本设施也很匮乏。2013年，印度农村男性文盲率为22.3%，女性为47.5%，教育不足导致劳动力技能缺乏和失业问题。此外，农村主要依赖农业这一低收入经济模式，地理因素和交通不便影响农业营销，卫生和健康问题也亟待解决。

传统的数据收集方法，如印度每十年进行一次的人口普查，存在耗时、资源消耗大且难以定期开展的问题，导致无法及时准确地获取农村地区的详细信息，难以针对贫困地区制定有效的政策。2015年，联合国宣布到2030年消除贫困的可持续发展目标，而实现这一目标的关键在于准确识别贫困地区。

2. 相关工作

近年来，机器学习和图像处理领域的进展使得从卫星图像中分析和提取有用信息成为可能。以下是该领域的一些相关工作：
- Horton等人（2016） ：利用卫星图像估计消费支出和资产财富。从尼日利亚、坦桑尼亚、乌干达、马拉维和卢旺达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，以夜间灯光强度作为经济发展的代理指标，通过白天卫星图像预测夜间灯光强度，可解释高达75%的地方经济差异。
- Mellander等人（2015） <