近两年来，两院院士李德仁曾在多次公开演讲中提及挖掘遥感大数据的话题。李德仁院士指出，测绘人员应不限于空间数据的采集，还应继续深入做空间数据挖掘，夜光遥感正是这样一个新领域。夜光遥感数据可以用于社会经济参数估算、城市化和区域发展评估、人道主义危机评估、光污染分析等领域。
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无独有偶，美国加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学经济学家也着手利用卫星影像的解析，对区域发展问题进行了分析研究。近日，美国《科学》杂志上报告了这一研究成果。
开展这项研究工作的是由美国加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学经济学家马歇尔·伯克(Marshall Burke)率领的一支社会学家和计算机科学家组成的研究团队，他们的目标是调查全球贫困问题。
在李德仁院士的研究中，通过对比 1995、2001、2007、2013年美国军事气象卫星获取的夜光遥感影像，可以揭示不同区域的城市化和经济增长规律，直观地展示“一带一路”沿线国家的社会经济发展动态。夜光的快速增长也能反映出快速的城市化和经济增长。
然而，夜光遥感数据在贫困问题研究方面还有一定局限性，因为从夜光遥感影像上来看，经济欠发达地区与绝对贫困地区之间并无太大差别。这就促使马歇尔·伯克决定采用一种新的思路：利用日间卫星图像，来筛选贫困地区。
然而，这些图像也仅仅显示出了绝对贫困地区和中等贫困地区之间的一些细微差别。两者都具有泥泞的、坑坑洼洼的道路，蜿蜒地延伸到一个个小村庄。尽管白天的卫星图像包括了其他一些关键指标：与最近的水源或最近的城市市场有多远，农田在哪里等重要信息，但仍旧无法得出重要的结论。
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这样的难度并没有打倒马歇尔·伯克的研究团队，因为他们发现，人工智能技术将破解这样的难题。
实际上，人工智能技术在遥感领域的应用并不少见。世界赛押注此前曾报道过的Orbital Insight公司正是利用人工智能技术对高分辨率影像加以分析的典型代表。显然，卫星影像经过分析诠释后具有潜在的经济价值。
马歇尔·伯克的研究小组创新性地使用一种机器学习技术，彻底改变了机器视觉领域，其策略大致如下：首先得到一个目标变量是已知的数据集，通常为人均收入。随后，在这些数据的一个子集的基础上训练计算机，从而创建一个统计模型，能够准确预测其余数据中的隐藏变量。
他们专注于5个非洲国家——尼日利亚、坦桑尼亚、乌干达、马拉维和卢旺达。这些国家都有很大比例的人口生活在绝对贫困地区，并且来自地面的良好调查数据为计算机做出的任何预测提供了依据。
最终，利用白天的卫星图像预测某一地区处于绝对贫困线以下情况的准确率可为81%，并且在预测收入不足这一数字一半的某些地区时的准确率为99%，与此同时，调研成本大大降低。
对于这种卫星影像+人工智能的创新性做法，许多行业专家进行了评估。其中，纽约州帕利塞兹市哥伦比亚大学地球研究所政治学家马克·李维(Marc Levy)表示，这项研究表明卫星图像加上地面调查将比任何一种单独方式更为强大，特别是在那些进行地面调查很困难甚至不可能的地区。
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卫星影像又岂止用在对贫困地区的调研领域?通过对城市与乡村的持续观测，卫星影像可以为经济学家们提供关于地区经济发展的直观判断依据，为经济政策制定提供必要的技术支持。
如今，越来越多的微小卫星已成功发射升空，执行着“天眼”的对地观测任务，卫星发射成本日益降低，也将加快卫星影像在各行各业的应用，包括测绘、规划、国土与海洋、经济学等多个领域。
实际上，不止是卫星影像数据可以被加以利用，基于遥感数据的增值产品还很多，应用领域也很宽泛。用户既可以使用根据卫星影像直接形成的产品，还可以使用遥感卫星的衍生服务领域形成的增值数据产品，诸如对旅游景区人流的跟踪，这也将是遥感卫星领域的一大新趋势。（文|世界赛押注 龙薇）
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