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卫星图像会伤害最贫穷的公民

2018-06-20

绘制一座城市建筑物的地图看起来可能是一项简单的任务,通过训练电脑阅读卫星照片可以轻松实现自动化。因为建筑物在户外是物理上明显的事实,不会四处移动,所以它们可以被环绕地球的卫星记录下来。然后,计算机可以“读取”这些卫星照片,这些卫星照片是像日常照片一样的像素化图像,只是它们携带了更多关于从不同表面反射的光波的信息。这些信息有助于确定图像中出现的建筑材料种类,甚至植物种类。其他模式与可预测的对象相匹配,如直线道路或河流弯道。

结果比这更复杂。当三个不同的研究小组(包括我自己在南加州大学的研究小组)处理胡志明市2000年代快速城市化的几乎相同的图像时,我们产生了不同的结果。三个小组都同意市中心的位置,但我的小组对城市周边的地图绘制不同。这是全球南部大部分大城市表现出最引人注目的物质增长的地方。特别是,我们在城市南部沼泽地区找到了更多的非正式自建住房。

这很重要,因为政府规划人员使用地图来分析城市。他们确定人口居住的地方,并根据这些信息制定公共服务和投资计划。如果定居点没有绘制地图,那么在国家眼中就不存在。更糟的是,住在我在外围发现的低质量自建住房里的人往往已经被边缘化了:经常是低收入居民和进城务工人员。它们也更经常位于易受自然灾害(如洪水和泥石流)威胁的地质脆弱地区。卫星图像对城市规划是有用的,但是依靠它们提供的信息而不验证地面条件可能欺骗世界上最脆弱的人口。

技术和不平等的社会结构之间的界面终于得到了一些迫切需要的关注。当智慧城市的机构依赖电脑运算法则来加速工作时,它们会在市政运作中嵌入意想不到的偏见,导致种族偏见的刑事判决、信息搜寻和财务存取。

造成这种固有偏见的原因之一是,人类是代码的创造者,他们是根据自己知识框架中的假设以及对世界运行和组织方式的经验编写代码的。当设计师们了解到不公正和错误的结果时,克服这些盲点的一个策略就是拥有一支拥有更多样经验和世界观的员工队伍来编写代码。另一个是要有一个更加透明和民主的过程来纠正和改进这些错误。

城市规划中的算法正义受到的关注不如刑事司法或监视那么普遍。但土地使用和城市基础设施的风险也很大。人类历史上第一次大部分人居住在城市。这一历史性转变之所以发生,是因为全球南部迅速城市化,主要是由于农村移民的涌入。尽管来到资源较少的城市,这些新城市居民还是提供了大量的低成本劳动力,为城市经济注入了活力。与此同时,反移民情绪引发了对他们进城权利的日益激烈的争夺,迫使新来者在不稳定的情况下勉强维持生计。在胡志明市,三分之一的工作在非正规部门。对这些人进行统计的传统方法——例如人口普查问卷和实地调查——管理成本高,而且很快就过时了,因为通常每十年收集一次。此外,这些方法通常不包括可能出现在官方城市边界之外的新城市化。当新的城市移民人口生活在监管机构及其文件编制程序之外时,很难统计他们的非正规生计。他们居住的地点和模式往往没有计划。结果,一些最贫穷的居民经常生活在没有公共下水道、排水系统、固体废物和其他基础设施系统的危险地方。

卫星图像等新技术为这一盲点提供了一种有希望的补救办法。卫星图像的分辨率各不相同,但一般来说,这些年来都有所提高。20世纪90年代,典型图像的单个像素可能代表了大约30平方米的土地面积。到2000年,10米或更少的像素已经司空见惯,现在0.5米( 1.5英尺)的分辨率是可能的。今天的图像还包含m矿石数据,使得辨别建筑高度、植物种类和其他环境细节成为可能。最重要的是,卫星不断环绕地球,收集一致、可靠和低成本的数据。从机器远程收集信息可以扩大城市地区的覆盖面,而一致的收集可以更好地确定基准和检测变化。我们可以比以往更好地看到大城市地区的变化。

对于都市人来说,最大的瓶颈是如何处理这些数据。当我们在处理和解释数据的能力方面取得进展时,我们的模型有可能与实地情况脱节。研究人员主要坐在办公室里进行这种计算研究,最终对他们在数据中看到的内容做出假设。

一个常见的假设是,光亮干燥的东西是城市的。也就是说,城市空间是使用农村地区没有的建筑材料,比如混凝土。从卫星的角度来看,城市空间也被认为呈现几何空间模式,例如直线道路和相邻的直线建筑。这些假设可能适用于有计划的、正式的城市发展,如在城市中心。但是非正式的城市建筑可能会使用更少光泽、更潮湿的材料,比如植物材料。这些自建建筑也可能不是排成一排,间隔一定。

为了克服这些问题,我的研究小组将我们的地图训练成一种计算模型,这种模型来自地面实地工作,通常被称为地面真相。我摇摇晃晃地来到西贡南边的沼泽里,确认照片上这个模糊的光点肯定是一栋房子。我们修改了一个算法来反映这一现实,如果这个地区的纹理太多样化而不能成为农村植被,那么可以将稍微不那么闪亮的东西归类为城市。与传统方法相比,我们的结果恢复了由实地调查确定的参数确定的12 %的新城市化土地面积。

为了找出我们结果不一致的原因,我们在2017年的世界银行会议上与其他两个研究小组召开了一个小组会议。我们想了解我们的不同结果如何影响城市管理,以及城市研究技术如何相应调整。我们发现,三组研究之间的差异源于研究人员对使用卫星图像的特殊兴趣。也就是说,他们取得的成果基本上是由他们开始进行城市数据分析工作的目标决定的。

我的研究是基于国际发展政策对改善不合标准住房的兴趣,特别是以越南为重点。纽约大学团体的研究是衡量全球100多个城市城市扩张的大型项目的一部分;他们力图建立标准化的全球城市指标,以便更全面地反映世界各地区的历史情况。与此同时,世界银行委托麦迪逊威斯康辛大学作为东亚城市化数据倡议的一部分。威斯康星州的研究小组通常研究城市蔓延,以评估提供基础设施的成本。测绘房屋和建筑物看起来可能是一项简单的任务,但是将数据转换成信息取决于执行项目的机构的目标和资金。

胡志明市基于卫星影像的城市制图,不同的方法和目标产生了不同的结果。( USC空间分析实验室)上面的图像显示了我们的结果在城市周边是如何变化的。三人都同意在市中心,那里是明确的城市,黑色。然而,紫色地区显示,只有威斯康星州的研究人员将该市北部的大片地区归类为城市,那里的地质较为干燥。纽约大学集团和美国大学集团都把更详细的地区分类,我的集团特别强调南部湿润地区的小开发,黄色。

如果一个地方市政府只用其中一项研究来作出决策,他们可能会把重点放在城市的不同地区,用于公共服务和基础设施发展。如果政府忽视出现非正式城市化的地区,特别是河流附近低洼地区容易发生洪水,这些不稳定的社区在没有灾难和复原力规划的情况下面临更大的风险,更不用说规划未来的交通和基础设施发展、适应气候变化的洪水和重新安置需求。

向城市规划者提供土地使用数据的日益复杂的自动化方法有望缓解城市规划者在信息方面的一些差距地方官员。但事实上,这些计算方法可能会引入比它们所取代的人工操作更持久的盲点。对此,地方政府仍需对收到的信息提出质疑。他们不应该把这些数据当作真理来消费,而应该参与它的创造,把他们当地的知识应用到来自在轨卫星和世界各地研究人员的信息上。

当然,这需要地方政府付出更多的努力,因为地方政府往往首先需要时间和资源。他们需要帮助。保护所有新城市居民,特别是最脆弱的人,需要技术专家、社区组织和人类学家之间的更大融合。除了由复杂数据模型处理的高分辨率卫星图像之外,全球城市还需要有关实地情况的信息,而这种知识最好是通过当地参与和地面实况形成的。唉,这就意味着我们不能仅凭遥感图像就从实验室管理城市。但是当你停下来想一想的时候,如果你不这样想就很奇怪了。

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