本报综合外媒报道 一项最新研究显示，将免费开放获取的卫星图像与深度学习技术结合，可以帮助衡量非洲农村地区的贫困水平。

　　英国《自然通讯》杂志近日在线刊发了美国斯坦福大学地球系统科学系副教授马歇尔·伯克等人合著的论文《利用开放获取的卫星图像与深度学习了解非洲经济发展状况》。能够准确全面衡量经济发展水平，对科学研究与制定政策十分重要。然而，在世界许多地区，地方层面的数据并不可用。伯克等人研发了一种用于追踪和评估非洲农村地区贫困水平、变化趋势及影响因素的有效工具，通过分析历史和当下数据，为政府、商业机构、非政府组织提供有用信息。

　　研究人员收集了向公众免费开放的、覆盖约2万个非洲村庄的多光谱夜间和日间卫星图像，使用人工智能领域的深度学习技术，训练计算机模型分析卫星图像数据并形成资产财富指数。研究人员发现，计算机模型对这些村庄在不同时期贫困水平的估测数据与2009年以来实地调查所得的数据接近，计算机模型的准确度较高。

　　研究人员表示，新工具为人们评估某一减贫计划的有效性、判断某一市场的增长潜力等提供了可靠数据。今后还可借助该工具来分析不同国家和地区经济增长模式以及经济发展差距等问题。

　　（王悠然/编译）