如何科學扶貧欠發達國家？衛星一看便知

扶貧並不是簡單地給錢就能解決的問題，科學的方法才是 " 授人以漁 " 的最佳出路。但要想知道某個國家或地區需要何種方法才能正確扶貧也離不開調查研究，然而這也需要花費大量的時間、人力和財力。這在和平國家內不難實現，但對於戰亂中的國家就非常困難，你甚至很難清楚他們缺少那些物資。

根據世界銀行在 2000-2010 年的統計數據顯示，在非洲 59 個國家中，有 39 個國家的貧困調研不到兩起，不足以衡量貧困水平。現在科學家現在設計出了一種廉價的方法，使用組合衛星照片和機器學習能在村一級精確預測貧困水平，這項研究的報告發表在了《科學》期刊上。

之前的研究顯示，夜晚的衛星照片可以預測特定地區的富裕程度，但問題是某些地方晚上看不見燈光（比如朝鮮等國），因此斯坦福大學的研究人員轉而求助於白天的衛星照片。他們使用了數百萬白晝衛星照片訓練機器學習演算法，以便識別照片中鋪設的公路、金屬的屋頂和農田等特徵。在這種方法的指導下，科學家用衛星數據成功調查了五個非洲國家：奈及利亞、坦尚尼亞、烏干達、馬拉維和盧安達的貧困水平。這項研究成果有望向世界更多欠發達國家推廣。

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