衛星画像と機械学習で描くサブサハラ・アフリカの民族優遇と交通インフラ整備の20年

使用卫星图像和机器学习绘制撒哈拉以南非洲 20 年的民族优惠待遇和交通基础设施发展

• 批准号: 22K18522
• 负责人: 牛島 光一
• 金额: $ 4.16万
• 依托单位: University of Tsukuba
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K18522/
• 关键词: 機械学習; 民族優遇; 開発政策; 衛星画像; サブサハラ・アフリカ

研究の目的：本研究は衛星画像を用いた機械学習によって高度な統計的分析のためのデータセットを構築し、経済発展のための実証分析を行う。具体的には〔A〕データ構築：サブサハラ・アフリカの道路交通インフラの量・質に関する2000年以降のパネルデータを構築し、道路がどの民族の居住エリアにより多く建設されてきたかについて明らかにするさらに〔B〕実証分析：特定の民族への優遇があるほど、非効率な交通インフラ建設によって経済発展が遅れる、を検証する。研究の実施：本年度は本研究課題の初年度にあたる。データ構築として、圧縮された画像を用いて、機械学習の精度を高めるための試行錯誤を行った。機械学習・転移学習に必要と思われるいくつかの手続きについて習熟した。教師データを大量に用いることができる国において、約94％の精度で、道路の舗装の有無を予測できるモデルを構築した。データ収集については、JAXAの第3回地球観測研究公募（レイトプロポーザル）に採択され、利用できるデータソースの選択肢が増えた。ALOS（光学）およびALOS－2（PALSAR）に関する画像をお借りする予定である。これまでの経済分野での機械学習では、夜の光の光度を利用した研究が多く、その次に多いのは光学衛星情報を利用した研究であった。PALSARの情報を用いた研究も僅かにあったが、技術習得のコストが高いと思われているためか、ほとんどなされていない。本プロジェクトではPALSAR情報の利活用についても開拓したい。

研究目的：本研究将利用卫星图像通过机器学习构建用于高级统计分析的数据集，并对经济发展进行实证分析。具体来说，[A]数据构建：构建2000年以来撒哈拉以南非洲地区道路交通基础设施数量和质量的面板数据，明确哪些族群的居住区修建的道路较多。[B]实证分析：验证越是给予特定民族优惠，经济发展就越会因为交通基础设施建设效率低下而被推迟。研究实施：今年是该研究项目的第一年。在数据构建方面，我们使用压缩图像并进行试错来提高机器学习的准确性。我逐渐熟悉了机器学习和迁移学习所必需的几个程序。在可以使用大量训练数据的国家，我们建立了一个模型，可以预测道路是否铺好，准确率约为 94%。在数据收集方面，该项目被选为 JAXA 的第三次地球观测研究公开征集（迟到的提案），增加了可用数据源的数量。我们计划借用与ALOS（光学）和ALOS-2（PALSAR）相关的图像。到目前为止，在经济领域的机器学习中，大多数研究都使用夜光的光度，其次是使用光学卫星信息的研究。已经有一些使用 PALSAR 信息的研究，但进展甚少，可能是因为获取该技术的成本被认为很高。在这个项目中，我们希望探索 PALSAR 信息的使用。

项目成果

衛星画像と機械学習で描く政治的依怙贔屓

使用卫星图像和机器学习描绘政治偏袒

• 发表时间: 2023
• 作者: 岩壷健太郎;喩啓楠;岩壷健太郎;Kentaro Iwatsubo;岩壷健太郎;岩壷健太郎;Kentaro Iwatsubo;牛島光一
• 通讯作者: 牛島光一