导读

贫困是一个全球性问题，而消灭贫困是可持续发展目标的首要目标。家庭调查是预测贫困的传统方法，但这种方法往往成本高昂且耗时，尤其是在贫困和偏远地区这种问题更为明显。遥感作为一种新兴技术，在家庭贫困预测方面显示出巨大的潜力。

在这篇关于《高分辨率遥感数据可以预测中国内蒙古牧区家庭贫困》的论文中，张庆教授和韩鹏博士评估了高分辨率遥感数据在内蒙古草原地区预测家庭贫困的可能性和分析的最佳尺度，从而为全球牧区贫困识别提供了技术支持。

图1：牧区家庭贫困评价与预测

文章亮点

  遥感数据可以预测家庭贫困

  整合多尺度的预测指标优于单尺度指标

  房屋面积是最有效的遥感预测指标

  与家庭调查相比，基于高分辨率遥感数据的方法显著提升了效率并减少了支出

  该方法将有助于监测可持续发展目标。

核心内容

内蒙古牧区已经开展了一些基于家庭调查的贫困研究；但高分辨率遥感卫星数据可以更快速地评估该地区的贫困状况。本研究研究旨在解决以下问题：1）高分辨率遥感卫星数据能否用于预测内蒙古草原地区的家庭贫困？2） 该地区遥感反演贫困的最优尺度组合是什么？

首先我们根据调查数据计算了每个家庭的加权相对财富指数，使用自然断点法将家庭分为贫穷，中等，富有三个类别。另外，研究区域的土地利用分为13种类型，分类总精度为90.45%，kappa系数为0.8818。

预测精度在不同的尺度组合下存在差异，整合四个尺度模型的预测精度最高。从分类树中可以看出，建筑面积是预测家庭贫困最关键的遥感指标。此外，位于第二层的相对沙地面积和道路密度也同样重要。另外，基于遥感的手段相较于传统的家庭调查减少了75%的研究时间，并节约了90%的研究支出。

图2：家庭贫困预测的最佳组合模型

研究展望

尽管高分辨率遥感数据的发展为探索家庭财富提供了机会，但历史数据的缺乏将限制对家庭历史财富的评估。同时，草地作为重要的资产组成，其质量不仅与NPP有关，还与草原的营养成分有关，而高光谱数据在评价草地营养方面具有很大潜力。此外，一些遥感指标具有季节敏感性，因此有必要开展多时相研究来提高预测精度。随着遥感数据的快速发展，基于高分辨率遥感数据的家庭贫困预测将得到更广泛的应用，进而助力全球减贫工作。

作者简介

张庆，内蒙古大学生态与环境学院教授，博导。主要从事生物多样性以及景观生态学研究。个人主页: https://see.imu.edu.cn/info/1081/2287.htm

韩鹏，内蒙古大学生态与环境学院博士研究生，主要从事景观生态学，生态系统服务及可持续研究。

引用格式：

Han, P., Zhang, Q., Zhao, Y., & Li, F. Y. (2021). "High-resolution remote sensing data can predict household poverty in pastoral areas, Inner Mongolia, China." Geography and Sustainability 2.4 (2021): 254-263.

原文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666683921000729