Imagens de satélite ajudam a identificar o desenvolvimento de regiões da África

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A eliminação da pobreza em todo o mundo é o primeiro dos 17 Objetivos de Desenvolvimento Sustentável das Nações Unidas para o ano de 2030. Para alcançar este objetivo é preciso buscar dados mais precisos e mais confiáveis sobre a distribuição da pobreza no mundo. Para isso, aprimorar os métodos para colher essas informações é essencial. Um estudo desenvolvido por pesquisadores da Universidade de Stanford (EUA) e publicado pela revista Science propõe uma análise que combina a utilização de imagens de satélite de alta resolução e a luminosidade de determinadas regiões para fornecer novos indicadores socioeconômicos.

A proposta foi estudar através das imagens de satélite a luminosidade de países africanos, tanto durante o dia quanto durante a noite, tendo em vista que este fator está diretamente relacionado ao desenvolvimento econômico em todo o planeta. O método faz um comparativo entre regiões com maior e menor poder aquisitivo através da luminosidade e do cruzamento de dados de renda que tentam estimar o quão rica ou pobre é uma área.  O estudo possibilitou a análise de 5 países da África: Uganda, Tanzânia, Nigéria, Malawi e Ruanda.

A dificuldade e o alto custo para realizar uma pesquisa de campo, por exemplo, foi um fator determinante para desenvolver essa solução. Através de uma rede neural, os pesquisadores tentaram encontrar aldeias e cidades e identificaram onde as luzes estariam à noite e em qual intensidade. Se há um determinado número de casas em uma região, por exemplo, o sistema pode prever através da luminosidade e do cruzamento de dados financeiros qual é a renda média daquelas famílias.

A associação dos dados econômicos X luminosidade possibilitou gerar uma estimativa de renda familiar para cada local pesquisado. O estudo conseguiu delimitar as zonas rurais e urbanas. Entretanto, obter uma estimativa mais precisa de cidades é mais desafiador, porque as luzes são mais intensas e exibem apenas pequenas diferenças.

Esse é um ótimo exemplo da aplicabilidade do sensoriamento remoto em estudos específicos e como essa tecnologia pode apoiar demandas distintas ao redor do mundo.

Abaixo, assista o vídeo que aborda essa questão:

 

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