Application of deep-learning techniques to very-high-resolution satellite images supporting population censuses in developing countries
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of demographic data is valuable information for planning initiatives. Typically, census, survey, and population projection exercises provide this information. In some developing countries, these operations pose a variety of economic and logistical challenges, thereby depriving authorities of accurate and timely information on their populations. To provide approaches for solving this situation, our study evaluates a population estimation method that is based on detection of residential geo-objects (houses) on very-high-resolution (VHR) satellite images using convolutional neural networks (CNN). The approach would be applicable to countries where a complete census is difficult to perform due to resource constraints or political instability. A 2008 VHR satellite image of Sudan is annotated according to seven classes of buildings to create a dataset that was used to train an object detection model, faster region-based CNN, by transfer learning. The model obtained mean average precision of 79% and 99% during training and validation, respectively. This unusual difference is due to the dominance of well detected classes in the validation dataset. The model was fine-tuned to detect the same building classes on images in 2021. A link between residential geo-objects and population size was established using 2008 population data and available field data. Subsequent characterization of the current population should assist in preparation of the 2023 census. Limitations of this approach were raised, but it could be used to improve the framework for population data collection in developing countries.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».