Вопрос или проблема
Я студент бакалавриата по направлению “Наука о данных”. Я работаю над захватывающим проектом, который фокусируется на картировании экономического развития в Египте с использованием передовых методов машинного обучения и глубокого обучения. Цель состоит в том, чтобы создать пространственные представления экономической активности, интегрируя несколько источников данных и используя современные методы науки о данных. Эта работа особенно важна для Египта, где отсутствуют детальные, современные данные о бедности или экономическом развитии на уровне губернаторов. Наш подход нацелен на заполнение этого пробела путем объединения спутниковых снимков, геопространственных данных и социально-экономических показателей для предоставления полезной информации для политиков.
Наборы данных, которые мы используем:
Данные об интенсивности ночного освещения VIIRS: используются в качестве прокси для экономической активности после нормализации по плотности населения.
Дневные спутниковые снимки Sentinel-2: предоставляют данные высокой разрешающей способности для анализа использования земель.
Данные OpenStreetMap (OSM): предлагают подробную информацию о инфраструктуре, такой как дорожные сети, контуры зданий и объекты интереса.
Методология:
Мы внедряем два ключевых конвейера:
Конвейер спутниковых изображений: изображения Sentinel-2 будут разделены на плитки, и будут извлечены такие характеристики, как NDVI (индекс нормализованной разности растительности), NDBI (индекс нормализованной разности застроенности), меры текстуры и спектральные индексы.
Конвейер характеристик OSM: метрики инфраструктуры, такие как плотность дорог, покрытие зданий и доступность, будут рассчитываться на каждую плитку.
Сердцем нашего подхода является модель сверточной нейронной сети (CNN). Во время обучения CNN будет обучаться ассоциировать шаблоны в изображениях Sentinel-2 и функциях OSM с нормализованными категориями интенсивности ночного света (низкая, средняя, высокая экономическая активность). Модель будет выдавать вероятностные прогнозы для каждой плитки.
Метрики оценки:
Для оценки нашей модели:
Мы будем использовать такие метрики, как R-квадрат, средняя абсолютная ошибка (MAE) и корень из среднеквадратичной ошибки (RMSE).
Метрики точности и полноты будут оценивать производительность классификации по уровням экономической активности.
Проблемы, с которыми мы сталкиваемся:
Высокая концентрация населения вдоль реки Нил, которая искажает данные ночного освещения.
Разнообразные географические ландшафты, требующие индивидуальных подходов для городских, сельскохозяйственных и пустынных регионов.
Ограниченное количество данных наземной валидации, требующее инновационных методов проверки.
Ожидаемый результат:
Конечный результат будет представлять собой детализированную карту, визуализирующую экономическую активность по всему Египту в трех категориях: низкая, средняя и высокая. Эта карта будет содержать непрерывный градиент цвета, наложенный на административные границы Египта, чтобы обеспечить четкое представление о паттернах экономического развития.
Это мой первый опыт работы над таким проектом, и мне сложно начать, опираясь на это предложение.
Я ищу сотрудников, которые имеют опыт в:
Работе с геопространственными наборами данных, такими как Sentinel-2 или VIIRS
Применении моделей глубокого обучения (особенно CNN) к геопространственным задачам
Инженерии признаков для спутниковых изображений или данных OSM
Оценке моделей машинного обучения с геопространственными приложениями
Могут иметь опыт работы с ArcGIS Pro в этом контексте
Если вас интересует этот проект или у вас есть какие-либо предложения, идеи или помощь, которую вы можете предложить, я буду рад услышать вас!
Спасибо!
Ответ или решение
Понимание картирования экономического развития с использованием глубинного обучения представляет собой многогранную задачу, особенно в контексте Египта, где существует нехватка детализированных данных по экономическому развитию на уровне губернаторов. Ваша команда планирует решить эту проблему, используя спутниковые изображения и геопространственные данные, что окажется значимым шагом вперед в направлении обеспечения надежной аналитической поддержки для политиков. Рассмотрим предложенную вами методологию более детально.
Теоретическое понимание
Спутниковые изображения и данные геопространственного анализа становятся все более популярными в исследованиях социально-экономического развития, поскольку они предлагают регулярное обновление информации и возможность ее получения на большой территории. Конкретно, VIIRS и Sentinel-2 предоставляют ценные данные о ночной и дневной активности, которые могут служить прокси для оценки экономической активности через интенсивность светового излучения и морфологические изменения в земном покрытии.
Разработка модели путем использования конволюционной нейронной сети (CNN) является эффективным способом обработки изображений и выделения релевантных признаков. CNN, обученная на таких неоднородных данных, может выявить значимые корреляции, которые могут быть неочевидны при традиционных методах анализа.
Пример
Подобные исследования были успешно реализованы в различных странах мира. Например, в Индии использовали спутниковые данные для оценки уровня урбанизации и изменения использования земель в условиях быстрой экономической экспансии. В Африке анализ ночных данных позволил выявить агломерацию населения и связанные с ней экономические процессы на уровне регионов. Эти примеры доказывают надежность и ценность городской и сельской морфологии как показателя уровня экономического развития.
Применение
В вашем исследовании создание двух конвейеров данных (по изображению и инфраструктуре) является грамотным подходом для учета факторов, которые могут влиять на экономическое развитие. Важно учесть, что использование нормализованных ночных данных требует корректировок для урбанизированных и сельскохозяйственных территорий. Поэтому ваш подход по делению территории на тайлы и извлечению таких характеристик, как NDVI и NDBI, является весьма логичным, поскольку помогает нивелировать эффект крупных скоплений населения, например, вдоль Нила.
Что касается OSM-данных, настоятельно рекомендуется провести углубленное исследование на плотность дорог и общее количество коммерческих объектов, так как эти факторы влияют на доступность экономической деятельности.
Выбор метрик
Выбор метрик, таких как R-квадрат, MAE и RMSE, даст количественное понимание точности модели. Однако в вашем случае приоритет также имеет классификационная точность, определяемая через метрики precision и recall, чтобы правильно охарактеризовать экономическую активность в трех предложенных категориях.
Вызовы и предложения
Вы правильно определили основные вызовы, включая высокую плотность населения вдоль Нила и разнообразие ландшафтов. В условиях отсутствия достаточного количества данных ground truth, рекомендуется рассмотреть методы добавления данных, такие как использование данных о миграции или экономической активности из других источников, для валидации модели.
Заключение
Ваш проект представляет собой впечатляющее исследование, нацеленное на решение сложной проблемы течения экономической активности в Египте, что особенно важно для разработки стратегического планирования и оптимизации распределения ресурсов. Углубляя взаимодействие с экспертами, работающими с геопространственными данными, и углубляясь в методичную обработку спутниковыми и OSM-данными, вы сможете не только успешно реализовать проект, но и внести значительный вклад в область экономического анализа через призму машинного обучения и глубинных нейронных сетей. Советую активно искать сотрудничество с другими специалистами и использовать доступные инструменты, такие как ArcGIS Pro, для дальнейшей визуализации и анализа данных для вашего проекта.