Images satellites et évaluation de la pauvreté infantile

Les satellites qui tournent autour de la Terre nous offrent une façon unique de jeter un œil sur notre planète. Ils envoient des images qui nous aident à comprendre les tendances démographiques, de santé et de développement. Cependant, la plupart des méthodes actuelles utilisant ces images se concentrent sur des problèmes spécifiques. Il n'y a pas beaucoup de références standards pour comparer ces méthodes. Cette étude présente un nouveau jeu de données qui combine des images satellites avec des données d'enquête de haute qualité sur la pauvreté des enfants. Ces données aideront à évaluer l'efficacité des différents Modèles pour mesurer la pauvreté.

#Le Jeu de Données

Notre jeu de données contient 33 608 images satellites. Chaque image couvre une zone de 10 km sur 10 km et provient de 19 pays d'Afrique de l'Est et du Sud. La période des images s'étend de 1997 à 2022. Nous basons notre compréhension de la pauvreté des enfants sur la définition de l'UNICEF, qui inclut six dimensions. Pour mesurer ces dimensions, nous utilisons des données recueillies lors d'enquêtes en face à face appelées Enquêtes démographiques et de santé (EDS).

#Méthodes Utilisées

Nous comparons plusieurs modèles en utilisant notre jeu de données. Ces modèles vont des modèles d'Imagerie satellite basiques à des modèles avancés de deep learning. Par exemple, nous utilisons MOSAIKS, un modèle qui extrait des caractéristiques des images, et DINOv2, qui est un grand modèle de vision conçu pour fonctionner sans étiquettes. Nous examinons également des modèles spécifiques aux satellites comme SatMAE.

Cette étude utilise des données satellites provenant de grands programmes satellites comme Landsat et Sentinel. Ces satellites capturent régulièrement des images haute résolution de la Terre toutes les semaines ou tous les deux semaines. La recherche actuelle dans ce domaine montre un grand potentiel, notamment pour des applications en agriculture, santé et réponse aux catastrophes. Bien que les images satellites aient été utilisées pour mesurer divers facteurs comme le revenu et la surpopulation, le domaine de l'apprentissage automatique appliqué aux images satellites est encore en développement.

#L'Importance de Mesurer la Pauvreté des Enfants

La pauvreté des enfants est un problème pressing. Parmi les 8 milliards de personnes sur Terre, plus de 2 milliards sont des enfants de moins de 18 ans. S'attaquer à la pauvreté des enfants est crucial car les enfants ont des besoins uniques en matière de nutrition, de santé et d'éducation. Si ces besoins ne sont pas satisfaits, cela peut entraîner des problèmes à long terme. Les mesures traditionnelles de la pauvreté se concentrent souvent sur les ressources globales des ménages, mais cela peut être trompeur. Un ménage peut être considéré comme "pas pauvre", pourtant les enfants qui y vivent peuvent encore manquer de services essentiels.

Pour mesurer avec précision la pauvreté des enfants, il est essentiel de prendre en compte les expériences des enfants directement. La définition de la pauvreté des enfants inclut à la fois des besoins matériels, comme l'accès à l'éducation et aux soins de santé, et ne tient pas compte des besoins non matériels comme la négligence et la violence. Cette étude utilise une approche transnationale pour examiner la pauvreté des enfants sur la base de définitions convenues.

#Benchmarks Existants

Bien que d'autres benchmarks existent, comme SUSTAIN-BENCH, qui couvre des indicateurs de développement durable, notre benchmark proposé se concentre sur la pauvreté des enfants. Cet aspect unique est essentiel car il combine un résultat multidimensionnel avec une mesure singulière. Nous avons également accès à une quantité croissante de données satellites et d'enquêtes puisque l'UNICEF publie maintenant des codes géographiques dans le cadre de son programme d'Enquête par Grappes à Indicateurs Multiples (MICS).

#Évaluation des Modèles

Dans cette étude, nous évaluons différents modèles pour voir à quel point ils peuvent prédire la pauvreté des enfants. Pour nos benchmarks spatiaux, nous utilisons une méthode de validation croisée en cinq parties pour garantir une évaluation équitable. Cela signifie que nous laissons une partie des données pour les tests tout en formant le modèle sur le reste des données. Pour les benchmarks temporels, nous utilisons des données historiques pour apprendre des modèles et faire des prévisions pour les années 2020 à 2022.

À travers plusieurs stratégies de modélisation, y compris des modèles de base et des modèles avancés d'apprentissage automatique, nous évaluons leur efficacité. Il est important de garder à l'esprit que notre objectif est de mesurer le pourcentage d'enfants connaissant de sévères privations dans une zone donnée.

#La Puissance de l'Imagerie Satellitaire

L'imagerie satellite peut couvrir de vastes zones géographiques et fournir des informations précieuses rapidement, ce qui en fait une méthode rentable pour évaluer la pauvreté des enfants. Les enquêtes traditionnelles sont souvent coûteuses et chronophages, nécessitant une présence physique dans plusieurs endroits. En revanche, les données satellites permettent aux chercheurs d'analyser des régions qui pourraient autrement être difficiles d'accès.

Nous avons utilisé des images de haute qualité provenant de diverses sources satellites. Les satellites Landsat et Sentinel sont disponibles publiquement et offrent des images adaptées à notre analyse. Landsat fournit des images de la Terre depuis 1984, tandis que Sentinel-2 a commencé en 2015. Cette longue histoire de données est bénéfique pour notre étude car elle nous permet d'examiner les changements dans les régions au fil du temps.

#La Méthodologie Derrière Nos Résultats

Pour chaque zone d'enquête, nous extrayons une section d'images de 10 km sur 10 km en utilisant Google Earth Engine. Nous priorisons les images en fonction de la couverture nuageuse la plus faible pour garantir la qualité. Nous utilisons ensuite cette imagerie pour analyser divers indicateurs de santé et démographiques.

Les données EDS ont été recueillies dans de nombreux pays depuis 1984. Les enquêtes de ces programmes sont complètes et affichent des taux de réponse élevés. Nous traitons ces données soigneusement pour garantir des résultats précis. Plusieurs méthodes sont mises en œuvre, comme l'utilisation de variables continues pour trouver des moyennes et de variables catégorielles pour créer des indicateurs binaires.

#Évaluation de la Pauvreté des Enfants

Pour déterminer la pauvreté des enfants, nous nous appuyons sur la méthodologie de l'UNICEF, qui évalue six dimensions clés : logement, eau, assainissement, nutrition, santé et éducation. Un enfant est considéré comme sévèrement privé s'il remplit les critères établis pour l'une de ces dimensions. Nous nous concentrons sur la compréhension de la sévère privation, en la calculant comme un pourcentage dans des zones spécifiques.

Lorsque nous évaluons nos modèles, nous analysons les prédictions basées sur l'imagerie satellite. L'objectif est de voir à quel point nous pouvons estimer avec précision la prévalence de la sévère privation dans une zone donnée. Nos benchmarks peuvent évaluer la performance indépendamment des méthodologies spécifiques utilisées, fournissant un outil polyvalent pour la recherche future.

#Les Résultats

Dans l'ensemble, nos résultats suggèrent que l'utilisation de modèles avancés, surtout ceux ajustés avec des données d'enquête démographique et de santé, peut conduire à des prévisions plus précises de la pauvreté des enfants. Par exemple, quand nous avons comparé divers modèles, ceux qui utilisaient des modèles de vision fondamentaux ont surpassé les modèles basiques.

Dans notre benchmark spatial, nous avons constaté que les modèles fondamentaux utilisant l'imagerie satellite produisaient moins d'erreurs de prévision. Le modèle DINOv2, en particulier, a montré du potentiel lorsqu'il a été ajusté pour s'adapter aux données de l'EDS.

Pour le benchmark temporel, cependant, les modèles ont rencontré plus de défis. Les résultats ont indiqué que les modèles se sont mieux comportés en prédisant des motifs spatiaux par rapport aux tendances temporelles. Ces modèles ont eu du mal à généraliser aux données collectées après 2020, signalant les complexités liées aux prévisions.

#Comprendre les Limitations

Bien que notre étude montre un potentiel, elle a aussi ses limitations. Acquérir des données d'enquête de haute qualité reste coûteux. Les méthodes de collecte de données sont cruciales, car les modèles d'apprentissage automatique ne remplacent pas les jeux de données vérifiés sur le terrain. Un défi clair noté était la difficulté de prévoir avec précision les points de données basés sur les tendances historiques.

Les modèles actuels ont aussi besoin d'exploration supplémentaire des méthodes de séries temporelles. De plus, les méthodes que nous avons utilisées pour le réglage fin pourraient être améliorées en optimisant directement les mesures de privation sévère au lieu de s'appuyer sur des indicateurs démographiques plus larges.

#Directions Futures

Notre étude ouvre la porte à plusieurs voies pour la recherche future. Par exemple, explorer à quel point les modèles différents performent à travers les dimensions individuelles de la pauvreté des enfants pourrait offrir de nouvelles perspectives. Une autre zone à considérer est l'utilisation de méthodes d'évaluation plus strictes tenant compte des variations au niveau des pays.

À mesure que le jeu de données continue de croître, nous pouvons entraîner des modèles sur des données plus raffinées qui améliorent l'exactitude. Globalement, intégrer l'imagerie satellite avec l'apprentissage automatique propose une nouvelle manière d'évaluer la pauvreté des enfants. Cela offre une solution évolutive qui peut répondre aux demandes d'estimation rapide de la pauvreté pour les décideurs et les chercheurs.

#Conclusion

En résumé, cette recherche met en lumière le potentiel d'utiliser l'imagerie satellite en conjonction avec des techniques d'apprentissage automatique pour mesurer efficacement la pauvreté des enfants. Le nouveau jeu de données que nous avons introduit associe des images satellites à des données d'enquête détaillées, couvrant 19 pays de 1997 à 2022. Les résultats montrent que les modèles avancés peuvent surpasser les méthodes de base traditionnelles, offrant de meilleures estimations des niveaux de pauvreté.

Alors que nous continuons à affiner cette approche, il est crucial d'intégrer efficacement les données de télédétection dans la recherche socio-économique et la prise de décision. La combinaison de ces sources de données nous présente une opportunité de mieux comprendre et de traiter les problèmes liés à la pauvreté des enfants à l'échelle mondiale. En stimulant l'innovation dans ce domaine, nous pouvons contribuer à un changement significatif dans la lutte contre la pauvreté des enfants.