GEE:全球135个中低收入国家相对财富指数(RWI)数据集

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此星光明 发表于 2023/01/27 18:05:14 2023/01/27
【摘要】 ​相对财富指数使用去识别的连接数据、卫星图像和其他非传统的数据来源,预测国家内部的相对生活标准。这个指数是利用非传统的数据来源建立的,包括卫星图像和去识别的Facebook连接数据。该指数使用来自人口与健康调查的地面真实测量数据进行验证。提供了93个低收入和中等收入国家的2.4公里分辨率的数据。额外处理数据集以CSV文件形式提供,带有纬度长的相对财富指数(RWI)和误差。CSV文件被转换为S...

相对财富指数使用去识别的连接数据、卫星图像和其他非传统的数据来源,预测国家内部的相对生活标准。这个指数是利用非传统的数据来源建立的,包括卫星图像和去识别的Facebook连接数据。该指数使用来自人口与健康调查的地面真实测量数据进行验证。提供了93个低收入和中等收入国家的2.4公里分辨率的数据。

额外处理
数据集以CSV文件形式提供,带有纬度长的相对财富指数(RWI)和误差。CSV文件被转换为Shapefiles,并作为每个国家的表格被摄入。然后创建一个主特征集,将中低收入国家(LMICs)的所有特征集结合起来。目前,Facebook只提供了92个国家的数据。你可以从人道主义数据交换网站或Facebook的善的数据网站下载更新的数据集。

步驟
加州大学伯克利分校和Facebook的研究人员开发了覆盖所有135个中低收入国家(LMICs)人口表面的2.4公里分辨率的财富和贫困的微观估计值。
他们利用美国国际开发署对全世界56个不同的中低收入国家66,819个村庄的1,457,315个独特家庭进行的面对面调查所收集的家庭财富测量结果。
他们使用空间标记将村庄与非传统的数据来源联系起来,包括卫星图像、手机网络数据、地形图和来自Facebook的去识别的连接数据。
他们使用深度学习和其他计算算法处理非传统数据,将原始数据转换为每个村庄的一组量化特征。
他们使用这些特征来训练一个有监督的机器学习模型,预测地球上每个有人居住的2.4平方公里的网格单元的相对财富,即使在没有地面真实数据的地区。


代码:

var rwi = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/facebook/relative_wealth_index");

 

License

Public Domain/No restrictions (CC0): Under the terms of this license you are free to use the material for any purpose without any restrictions.

Processed secondary/formatted & Curated by: Samapriya Roy

Keywords: :"Relative Wealth Index, RWI, Facebook, CIESIN, gridded"

Last updated: 2021-04-18

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