清华大学地学系俞乐课题组提出基于遥感和社会调查的贫民窟监测方案

联合国人居署的数据显示，全球居住在贫民窟的人口数达10亿人，未来30年内，预计全球贫民窟居住人数将增加至30亿。贫民窟所面临的贫穷、自然灾害、环境卫生和健康疾病等一系列问题，已成为全球可持续发展目标重点关注的议题。

由于贫民窟空间分布的基础信息相对匮乏，相关研究还处于初级阶段，阻碍了可持续发展目标措施的有效实施。针对这一问题，清华大学地球系统科学系俞乐副教授课题组选取了尼日利亚、肯尼亚、加纳和马拉维作为研究对象，通过对这些国家贫民窟进行全面的样本调查，整合了社会调查数据(人口与健康调查DHS)、遥感数据以及其他地理空间数据，提取了城市形态指标和社会经济指标，并采用非监督分类和基于决策树的聚类框架监测了贫民窟的空间分布。

图1.谷歌地球图像（a-d）谷歌街景照片（e-g）和野外照片（h）分别描绘了肯尼亚内罗毕（a、e）、加纳阿克拉（b、f）、尼日利亚拉各斯（c、g）、马拉维布兰太尔的贫民窟区域（d、h）。

研究发现，城市形态特征（例如房屋密度、覆盖度、面积等）是自动提取贫民窟的重要因子（图2）。相较于城市其他区域，贫民窟的房屋密度和覆盖度较高，而房屋面积较小(图3)。研究通过与贫民窟样本对比研究，发现房屋密集而面积较小的区域涵盖了研究区接近83.6%的贫民窟，并将这些区域定义为形态贫民窟。相对于临近区域，这些形态贫民窟的GDP和财富指数较低，基础设施相对不足。

图2 贫民窟（1）/非贫民窟（0）与特征因子的相关关系

图3 贫民窟与非贫民窟房屋特征（密度，面积和大小）的差异

此外，通过对比4个国家95个城市的形态贫民窟的特征发现，规模较大、建成时间较长的贫民窟经济发展较好，并且基础设施也相对较完善（图4）。研究为在全球尺度上大规模识别贫民窟的位置并揭示其分布规律提供了方法学基础。

图4 不同城市规模中贫民窟社会经济发展指标和形态特征的对比

相关成果以“Slum and urban deprivation in compacted and peri-urban neighborhoods in sub-Saharan Africa”为题，发表于Sustainable Cities and Society杂志。地学系博士后李成秀为第一作者，俞乐副教授为通讯作者。合作单位包括中科院地理所、香港大学、肯尼亚技术大学、马拉维大学、马拉维科技大学、南安普顿大学、密歇根州立大学、非洲数学科学研究所和埃克塞特大学。本项工作得到了国家重点研发计划、博士后科研基金、清华大学自主科研计划项目的支持。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.104863

供稿：李成秀 俞乐

编辑：王佳音

审核：张强

网址：清华大学地学系俞乐课题组提出基于遥感和社会调查的贫民窟监测方案 http://c.mxgxt.com/news/view/522898

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