image: This is a homestead in Sauri village cluster, Kenya, with woodland and road. view more
Credit: Clare C. Sullivan
科研人员报告了用卫星数据测量农村贫穷。 使用家庭调查的方法监测联合国可持续发展目标（SDGs）年度进展太昂贵而不可行，在可持续发展目标（SDGs）的生命周期内全世界会花费至多2530亿美元。 Gary Watmough及其同事探索了遥感卫星数据是否可以用于监测低收入和中等收入国家的农村贫穷。 这类区域的人类安康与局部环境特征有关联。 这组作者在从单个住宅到更广的村庄周边的多个空间层次上分析了肯尼亚的一群农村村庄的遥感土地使用和土地覆盖数据。 这组作者使用该方法识别出了最贫穷的家庭，精确度为62%，相比之下使用一种遥感数据在固定区域上聚合的单一层次的方法有52%的精确度。 家庭财产的最重要的预测因素是一户的建筑物的尺寸。 其他重要的预测因素包括临近住宅的荒芜农田的数量、在一个住宅内的荒芜土地的数量，以及生长季节的长度。 这组作者说，适当地改进这样一种方法，再加上遥感数据以及自愿提供的地理信息的可利用度的不断增加，可能提供一种比家庭调查更具成本效益的监测可持续发展的方法。
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