用分布调整技术从卫星图像中进行精细化的社会经济预测
摘要：利用卫星图像进行基于深度学习的预测，以填补在细粒度级别（如市镇）缺乏可用的社会经济指标的差距。一种方法是通过捕捉基于地面真实情况在更大区域中观察到的分布行为，为每个卫星图像分配一个社会经济评分。我们训练了一种顺序回归评分模型，并调整得分以遵循地区内外的普遍幂律。在韩国官方统计数据的评估中，我们的方法在预测市镇和网格级别的人口和就业规模方面优于先前的模型。我们的方法在发展不均衡的地区也表现出稳健的性能，这表明它在发展中国家中可能用于稀缺可靠的细粒度数据。
作者：Donghyun Ahn, Minhyuk Song, Seungeon Lee, Yubin Choi, Jihee Kim, Sangyoon Park, Hyunjoo Yang and Meeyoung Cha
论文ID：2308.15979
分类：Computers and Society
分类简称：cs.CY
提交时间：2023-08-31