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全球许多地区的快速城市化导致空间不平等的扩散，最可见的是贫民窟或非正式定居点。在两个相关的研究项目（Ideatlas＆Ideamaps，ESA和B＆M Gates资助）中，我们通过调查以数据为中心的人工智能（AI）的方法来满足对准确信息的紧迫需求，该方法基于基于剥夺生活条件的城市地区（基于剥夺领域的概念框架构建了剥夺的生活条件）。我们正在与国际组织（例如UN-Habitat）合作，为可持续发展目标（SDG）指标提供与政策相关的信息，特别是目标11。这项工作是与全球南部和几个（国际）国家利益相关者的当地社区合作完成的。我们根据自由或低成本地球观察（EO）和地理空间数据共同设计了AI策略，以在全球八个城市的第一个样本中绘制被剥夺的城市区域，并计划将较大的样本提升到更大的样本。AI方法设计，数据收集和验证策略遵循迭代和敏捷的过程，该过程包括逐步完善阶段，以收集可靠的标记数据并将用户要求纳入其中心。为此，我们开发了一个基于Web的用户门户。我们的发现表明，Sentinel-2和形态特征的组合产生了最准确的结果。项目网站：https：//ideatlas.eu/和https://www.ideamapsnetwork.org/
新兴技术与社会转型...
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