المواضيع

كيف يبدو الفقر من الفضاء؟

كيف يبدو الفقر من الفضاء؟


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

تتمثل ميزة بيانات صور الأقمار الصناعية في أنها يمكن أن تغطي المناطق التي يصعب فيها إجراء مسح تقليدي بسبب عوامل مثل المخاطر المادية أو الاجتماعية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لهذه الصور أن تضمن المراقبة المستمرة للمواقع أو المناطق الصغيرة أو التي يتعذر الوصول إليها في البلدان الأقل نموًا ، وهو أمر لا تسمح به المسوحات الدورية ، وفقًا لأندريا كوبولا ، أحد مؤلفي دراسة البنك الدولي 'تقدير الفقر المحلي باستخدام الأقمار الصناعية الصور.

من أجل إثبات فرضيتهم ، اختار الباحثون غواتيمالا ودرسوا المعلومات المتعلقة بـ 338 بلدية قدمها المعهد الوطني للإحصاء (INE). حلل العلماء في دراستهم الروابط بين البيانات الموجودة حول الفقر في المناطق الريفية والحضرية التي تم الحصول عليها من خلال التعدادات والمسوحات المنزلية والإضاءة الليلية (تم توفير هذه المعلومات من قبل الإدارة الوطنية الأمريكية للمحيطات والغلاف الجوي).

وجد الباحثون أن المعلومات عن اللمعان يمكن أن تقطع شوطًا طويلاً في قياس الفقر في الريف. ومع ذلك ، لم يكن مفيدًا جدًا في قياس الفقر الحضري. كمثال على التغير في شدة الإضاءة الليلية ، يتم تقديم صور القمر الصناعي لغواتيمالا ، حيث تشير المناطق السوداء على الجانب الأيسر إلى الإضاءة الليلية في عام 2001 وعلى اليمين نفس العامل في عام 2008.


في الصورة التالية ، تتم الإشارة إلى الأضواء الأحدث أو الأقوى باللون البرتقالي ، والأضواء الأقل شدة باللون الأزرق.


قادت الدراسة الباحثين إلى استنتاج أنه من المستحيل حاليًا استبدال المسوحات التقليدية بصور الأقمار الصناعية عندما يتعلق الأمر بقياس الفقر. ومع ذلك ، تلعب الصور من الفضاء دورًا مهمًا في تحسين ودقة البيانات التي يتم الحصول عليها بطريقة تقليدية.

أخبار RT


فيديو: سر قوة الثقوب السوداء (قد 2022).