社会学用卫星图像和机器学习预测贫穷

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社会学用卫星图像和机器学习预测贫穷

佚名

【期刊名称】《环球科学》【年(卷),期】2016(000)010

【摘要】要想分析发展中国家和地区的经济状况，并协助制定政策助其脱离贫穷，首先需要准确的数据。但可靠的数据来源依旧十分稀少。美国斯坦福大学的研究者找出了一个精确、低成本又可扩展的方法，可以估测一个地区的消费支出和财富量——卫星图像。从空中俯瞰。夜晚地面灯光的明亮程度就反映了该地区的发达程度。该团队将夜晚卫星图像和白天的高清卫星图像结合起来，辅以卷积神经网络来识别图像特征，

【总页数】1页(P11-11) 【正文语种】中文【中图分类】F112.1 【相关文献】

1.社会学语境下的“贫穷”概念浅析2.在社会学和城市学双重视野中发展城市社会学--兼论在新的城市社会学框架中的城市社会发展与预测研究3.基于卫星图像数据的水稻预测模型实现高效灌溉，稳定全球市场4.利用卫星图像的断层活动信息对包头6.4级地震进行中长期预测5.医疗环境下贫穷与生命权的博弈——“弃疗”的法社会学分析及对策

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本文来源：https://www.wddqw.com/doc/c62f5f44a000a6c30c22590102020740be1ecdf1.html

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