Door snelle verstedelijking in veel Afrikaanse landen groeit het aantal krottenwijken enorm. Een gebrek aan accurate data over deze buurten en hun bewoners belemmert effectieve hulp en ontwikkeling.
Dit onderzoek combineert aardobservatie (EO), deep learning (DL) en citizen science (CS) om krottenwijken op grote schaal in kaart te brengen. In plaats van nieuwe AI-modellen te bouwen, gebruikt het project een datagerichte AI-benadering (DCAI): het opschonen en verbeteren van de invoerdata om modellen beter toepasbaar te maken op verschillende steden waar weinig data beschikbaar is.
Belangrijkste stappen:
- Dataopschoning: Het systematisch verfijnen en opschonen van invoerdata.
- Citizen Science: Modellen trainen op synthetische beelden, gelabeld door de lokale bevolking.
- Modelselectie: Het beste model kiezen voor nieuwe, onbekende steden op basis van domain shift.
- Co-creatie: Samen met lokale belanghebbenden en bewoners visualisaties en communicatiestrategieën voor de resultaten ontwikkelen.
Organisaties
- Faculty of Geo-Information Science and Earth Observation (ITC)
- Scientific Departments (ITC-SCI)
- Geoinformatics (ITC-SCI-TECH)
Updates
Start project
1 mrt 2023
Dit is ons team
Organisation
Location
Phone
Mail