Kartierung von menschlichen Siedlungen zur Bekämpfung von Armut in Afrika

In Afrika leben viele Leute in Armut. 2019 lebten etwa 648 Millionen Menschen von weniger als 2,15 Dollar am Tag. Regierungen und Organisationen versuchen, diesen Gegenden mit Entwicklungsprojekten zu helfen, aber oft fehlen gute Daten darüber, wo die Menschen leben und wie der Zustand des Landes ist. Das macht es schwierig zu wissen, ob ihre Bemühungen wirken, weil die meisten Daten aus nationalen Umfragen stammen, die nicht immer an die gleichen Orte zurückkehren. Also, wenn wir verstehen wollen, wie Armut sich über die Zeit verändert, brauchen wir bessere Daten.

Zu wissen, wo die Menschen leben, kann dabei helfen, ihre Lebensbedingungen, ihren Reichtum und die Entwicklung zu beurteilen. Diese Infos sind hilfreich für Regierungen und Wohltätigkeitsorganisationen, die darauf abzielen, das Leben zu verbessern. Zum Beispiel ist es entscheidend, um den Fortschritt der UN-Ziele zur Armutsreduzierung und zur Schaffung nachhaltiger Städte zu verfolgen.

Human Settlement Mapping (HSM) ist der Prozess, detaillierte Karten zu erstellen, die zeigen, wo die Menschen leben und wie sich die Bevölkerung verteilt. Projekte wie die Global Human Settlement Layer (GHSL) liefern Datensätze von der Vergangenheit bis zur Gegenwart und helfen uns, städtische und ländliche Gebiete besser zu verstehen.

Auf der anderen Seite hilft die Landnutzungsklassifizierung, verschiedene Landtypen zu verstehen, wie Wälder, Wasser und Landwirtschaftsflächen. Zu wissen, welche Kombinationen von Landtypen und menschlichen Siedlungen es gibt, bietet mehr Einblick in Armut und kann in verschiedenen anderen Bereichen wie städtischer Planung und Katastrophenmanagement helfen.

#Problembeschreibung

Frühere Forschungen haben zur Erstellung eines Machine-Learning-Modells geführt, das Satellitenbilder und Umfragedaten nutzt, um das Armutsniveau eines bestimmten Gebiets vorherzusagen. Es verwendet eine Zeitreihe von Dateneingaben, um seine Vorhersagen im Laufe der Zeit zu verbessern.

Allerdings hat das aktuelle Modell einen Fehler. Die Umfragepunkte, die für die Daten verwendet wurden, wurden zufällig verschoben, um die Privatsphäre zu schützen. Das bedeutet, dass die Daten des Modells nicht perfekt mit den tatsächlichen Standorten übereinstimmen, was die Vorhersagen weniger genau macht.

Auch wenn wir auf die ursprünglichen Punkte nicht zugreifen können, gibt es Methoden, um diese Herausforderung zu bewältigen. Ein Ansatz namens Multiple Imputation simuliert verschiedene Vermutungen, um diese Lücken zu füllen. Hier würden wir Karten nutzen, die zeigen, wo die Menschen leben, um die Genauigkeit dieser Vermutungen zu verbessern.

Es gibt mehrere Karten, die menschliche Siedlungen und Landnutzung zeigen, aber keine deckt den gesamten Kontinent Afrika mit dem Detailgrad ab, den wir brauchen. Ziel ist es, eine hochauflösende Landnutzungskarte zu erstellen, die Informationen über menschliche Siedlungen enthält und wichtige Informationen darüber liefert, wo die Menschen leben und wie sie mit ihrer Umwelt interagieren.

#Daten und Methode

#Satellitenbilder

Die Studie stützt sich hauptsächlich auf Satellitenbilder, die Daten von der Erdoberfläche erfassen. Satelliten sammeln Licht in verschiedenen Wellenlängen und speichern diese Informationen in dem, was wir multispektrale Bilder nennen. Diese Bilder ermöglichen es Wissenschaftlern, verschiedene Aspekte der Landnutzung zu analysieren.

Google Earth Engine (GEE) ermöglicht Forschern den Zugriff auf eine umfangreiche Sammlung von Satellitendaten zur Analyse. Allerdings kann es eine Herausforderung sein, ein konsistentes Set von hochwertigen Bildern zu bekommen, da Wolken oder Schatten die aufgezeichneten Daten verzerren können.

#Sammlungen

Das Projekt nutzt hauptsächlich Landsat-Daten, die eine Reihe von Satellitenbildern von 1985 bis heute bereitstellen. Diese Daten umfassen mehrere Bänder, die jeweils verschiedene Arten von Informationen erfassen. Es gibt auch die VIIRS-Nachtlichter-Daten, die helfen, wirtschaftliche Bedingungen basierend auf Lichtmustern bei Nacht zu verstehen.

Die Studie wird auch vorhandene Landnutzungsdatensätze nutzen, um die im Projekt verwendeten Machine-Learning-Modelle zu trainieren. Diese Datensätze umfassen die ESA WorldCover und ESRI Land Use Land Cover, die einen detaillierten Blick auf verschiedene Landtypen bieten.

#Modelltraining

Sobald die Daten vorbereitet sind, ist es Zeit, die Modelle zu trainieren. Es werden zwei Arten von Modellen verwendet:

1. Single-Year Model: Dieses Modell analysiert Bilder aus einem bestimmten Jahr, um die Landnutzung vorherzusagen.
2. Multi-Year Model: Dieses Modell erweitert das Single-Year Model, indem es fünf Jahre Daten einbezieht, um Veränderungen über die Zeit zu verfolgen und genauere Vorhersagen zu treffen.

Beide Modelle werden mit einer gemeinsamen Deep-Learning-Architektur, bekannt als DeepLabV3, trainiert, die besonders gut darin ist, verschiedene Landtypen basierend auf Bildern zu identifizieren und zu klassifizieren.

#Datenvorbereitung

Vor dem Training der Modelle müssen die Daten gereinigt und organisiert werden. Dieser Prozess beinhaltet das Zusammenstellen von Satellitenbildern, um sicherzustellen, dass sie von hoher Qualität sind, und das Kombinieren mit den Labels (d.h. welche Art von Land oder menschlicher Siedlung sie repräsentieren).

#Modellkonfiguration

Die Modelle werden so konfiguriert, dass sie die Bilddaten effektiv verarbeiten können. Dazu gehört das Einrichten der Eingabeparameter, Ziel-Labels und Bilddimensionen, die die besten Ergebnisse liefern.

#Ergebnisse

#Modell-Performance

Nach dem Training der Modelle werden die Ergebnisse bewertet, basierend darauf, wie genau sie die Landnutzung vorhersagen. Die Vorhersagen können dann mit tatsächlichen Bildern verglichen werden, um zu sehen, wie nah die Modelle an der Realität dran sind.

Es werden mehrere Leistungskennzahlen bewertet, einschliesslich der Gesamtgenauigkeit, die angibt, wie oft das Modell korrekte Vorhersagen trifft. Eine weitere wertvolle Kennzahl wird der Recall sein, der zeigt, wie effektiv die Modelle bestimmte Klassen identifizieren, wie menschliche Siedlungen oder Landnutzungstypen.

#Konfusionsmatrix

Eine Konfusionsmatrix kann Einblicke geben, wie gut das Modell performt hat, indem sie die Anzahl der richtigen und falschen Vorhersagen über verschiedene Klassen zeigt. Das kann helfen zu identifizieren, wo das Modell stark ist oder wo es Verbesserungsbedarf gibt.

#Visuelle Inspektion

Die visuelle Inspektion der Ergebnisse wird ebenfalls helfen zu verstehen, wie gut das Modell funktioniert. Indem man die Vorhersagen des Modells mit den tatsächlichen Landnutzungsdaten vergleicht, können wir seine Genauigkeit und Zuverlässigkeit einschätzen.

#Bewertung von urbanen und ländlichen Klassen

Um ein besseres Verständnis dafür zu bekommen, wie gut die Modelle urbane und ländliche Gebiete identifiziert haben, kann ein kleiner Datensatz, der aus Umfragepunkten erstellt wurde, mit den Modellvorhersagen verglichen werden. Dies wird zeigen, wie genau die Modelle Gebiete als urban oder ländlich klassifizieren.

#Diskussion der Herausforderungen

Die Studie erkennt an, dass es Herausforderungen gibt, die Landnutzung genau vorherzusagen, insbesondere wenn vorhandene Daten Inkonsistenzen aufweisen könnten. Wenn ein Modell bestimmte Bereiche falsch kennzeichnet, kann das zu Verwirrung bei der Interpretation von Armutslevels oder Lebensbedingungen führen.

#Fazit

Das Projekt zielt darauf ab, ein detaillierteres Verständnis von Landnutzung und menschlichen Siedlungen in Afrika mithilfe moderner Deep-Learning-Techniken zu schaffen. Während Herausforderungen bestehen, um hochwertige, konsistente Daten sicherzustellen, stellt diese Forschung einen bedeutenden Schritt dar, um Forschern und Entscheidungsträgern bessere Werkzeuge an die Hand zu geben, um die Armut zu bekämpfen und nachhaltige Entwicklung zu fördern.

Am Ende, auch wenn die Modelle nicht vollständig die anfänglichen Leistungsziele erreicht haben, sind sie immer noch nützlich, um menschliche Siedlungen zu kartieren, und können wertvolle Einblicke für die Verbesserung der Lebensbedingungen in benachteiligten Gebieten des Kontinents bieten.

#Zukünftige Arbeiten

Es gibt viel aus dieser Forschung zu lernen, und mehrere Bereiche könnten weiter erforscht werden. Dazu könnte gehören, die für das Training verwendeten Daten zu verfeinern, Klassifikationen anzupassen, um Nuancen in der Landnutzung besser zu erfassen, oder die Modellarchitekturen zu verbessern, um die Leistung zu steigern.

Mit Fortschritten in der Technologie und umfangreicheren Datensammlungen können zukünftige Bemühungen auf diesen Erkenntnissen aufbauen, um ein klareres Bild davon zu erstellen, wie sich Landnutzung und menschliche Siedlungen über die Zeit entwickeln, und letztendlich im Kampf gegen Armut und zur Förderung nachhaltiger Entwicklung in Afrika beitragen.

#Danksagungen

Danke, dass du bis hierher durch diese ganze wissenschaftliche Vertiefung mit mir durchgehalten hast. Wer hätte gedacht, dass Landnutzung so faszinierend sein könnte? Denk daran, beim nächsten Mal, wenn du auf eine Karte schaust, steckt eine Menge Gedanken, Daten und vielleicht auch etwas Koffein dahinter!