تهیه نقشه فقر از فضا

دانشمندان دانشگاه استنفورد شیوه ای خلاقانه برای نشان دادن میزان فقر و توسعه یافتگی، آن هم از راه مشاهدات فضایی ارایه کرده اند.

کد خبر: ۱۲۱۳۴۷۸

تاریخ: ۰۱ شهريور ۱۳۹۵ - ۱۴:۴۰

به گزارش خبرگزاری دانا، در ابتکار عمل دانشمندان این دانشگاه از رایانه ها و مشاهدات ماهواره ای استفاده شده است.

اگر از فضا به چین و کره جنوبی در شب هنگام نگاه کنید متوجه درخشش خیره کننده آنها می شوید حال آنکه کره شمالی که بین این دو کشور قرار دارد در تاریکی عمیقی فرو رفته است و البته همگان از وضعیت اقتصادی چین، کره جنوبی و مقایسه آن با کره شمالی آگاه هستند.

البته مشکل اینجاست که روشنایی کشورها در شب هنگام چیزی درباره میزان فقر در بخشهای مختلف یک کشور نظیر روستاها ارایه نمی کنند. به همین دلیل باید راهی دیگر را جستجو کرد و این همان ابتکارعمل دانشمندان دانشگاه استنفورد است.

مدل رایانه ای این دانشمندان که جزئیات کامل آن در ساینس منتشر شده اگرچه منحصربفرد و بی نقص نیست اما جنبه های مثبت زیادی دارد که حتی می توان آن را مؤثرتر از روشهای فعلی تهیه گزارشهای مربوط به فقر در دنیا به شمار آورد.

داشتن حجمی از اطلاعات درباره هر نقطه از دنیا که قرار است درباره میزان فقر در آن مطالعه شود و یک رایانه قدرتمند برای انجام محاسبات دقیق با استفاده از داده های موجود، ابزارهایی هستند که برای تهیه نقشه فقر از فضا به آنها نیاز است.

دانشمندان مدل خاص خود را با ۵ کشور آفریقایی مورد آزمایش قرار دادند: نیجریه، تانزانیا، اوگاندا، مالاوی و رواندا. آنها تصاویر شب هنگام این کشورها را از برنامه ماهواره هواشناسی نیروی هوایی آمریکا دریافت کرده و متوجه شدند مکانهایی که در شب هنگام روشن تر به نظر می رسند احتمالا از حیث وضعیت اقتصادی در شرایط بهتری قرار دارند.

آنها در ادامه از برنامه رایانه ای خود برای مقایسه این تصاویر با تصاویر با وضوح بالای مربوط به روز همین مناطق که توسط Google Static Maps می شود، استفاده کردند. این برنامه آنقدر قدرتمند است که می تواند اشکال خاصی را در تصاویر گرفته شده در روز تشخیص دهد که نشان دهنده توسعه اقتصادی در هر منطقه به خصوص است.

جاده ها، شریانهای آبی و ساختمانها از جمله فاکتورهایی هستند که توسط الگوریتمهای دانشمندان دانشگاه استنفورد برای تشخیص میزان توسعه یافتگی هر منطقه از جهان مورد ارزیابی قرار می گیرند. این برنامه حتی قادر به تشخیص سقفهای فلزی از نوع گیاهی آنهاست که از نتایج آن می توان برای تشخیص عقب ماندگی یا پیشرفت مناطق مختلف استفاده کرد.