Спутниковые данные открытого доступа позволяют отслеживать сезонные перемещения населения
Массовый выпуск спутниковых данных пассивного наблюдения за ночными огнями может помочь исследователям в различных областях — от сельского хозяйства до эпидемиологии. Исследователи из штата Пенсильвания и Университета Саутгемптона в Великобритании предоставили открытый доступ к подробным спутниковым данным о яркости для пяти городов в Нигере и Нигерии за 2000–2005 годы, а также подробные методы анализа данных для отслеживания сезонных перемещений населения. Документ, описывающий данные и методы, которые могут быть применены к другим группам населения и другим подобным наборам данных, доступен в онлайновом журнале открытого доступа Scientific Data
«Этот тип данных никогда не был выпущен ранее», — сказала Нита Бхарти, доцент кафедры биологии в штате Пенсильвания и ведущий автор статьи. «Сначала мы использовали его для отслеживания сезонных изменений в численности населения, чтобы помочь кампаниям вакцинации достичь более высоких уровней охвата в тех областях, где такие болезни, как корь, по-прежнему представляют большую угрозу. Позже мы получили много запросов на доступ к этим данным от исследователей в различных областях. Данные и связанный с ними код в «R» — программном обеспечении для статистических вычислений с открытым исходным кодом — теперь открыто доступны в «ScholarSphere» , онлайн-хранилище данных открытого доступа Penn State ».
Данные получены из Оборонной метеорологической спутниковой программы (DMSP), которая является программой Министерства обороны США, управляемой космическим командованием ВВС, которая в основном сосредоточена на облачных и других метеорологических наблюдениях. Спутники DMSP снимают тепловые инфракрасные изображения , которые используются для изучения облачного покрова, и визуальные изображения Земли. Фотографии делаются ежедневно днем и ночью. Выбирая только ночные снимки, исследователи могут измерять антропогенный — связанный с деятельностью человека — свет для решения различных исследовательских вопросов.
«Никто на самом деле не использовал визуальные изображения, пока DMSP не начал выпускать ежегодные композиты Земли ночью», — сказал Бхарти. «Но годовые композиты действительно полезны, только если вы смотрите на ежегодные или более масштабные изменения. Мы решили покопаться в архивах, чтобы вытащить и обработать ежедневные изображения. Затем мы можем искать различия между изображениями в более короткие сроки. масштабируется и видит такие вещи, как сезонные изменения в популяциях, которые действительно важны для инфекционных заболеваний и вмешательств общественного здравоохранения. Без этих снимков это было бы невероятно сложно и потребовало бы огромного количества работы на местах, чтобы увидеть подробные демографические изменения за шесть лет. »
В дополнение к выпуску данных, исследователи также предоставляют подробные методы анализа данных этого типа, которые могут быть применены к другим подобным наборам данных для разных периодов времени и различных местоположений.
«Одна из вещей, которую мы хотели донести, — это ценность данных пассивного наблюдения», — сказал Бхарти. «Спутники собирали данные такого типа на протяжении десятилетий, и хотя эти конкретные изображения первоначально собирались для изучения облачного покрова , мы можем использовать их для решения множества различных исследовательских вопросов. Это нетрадиционно, но есть и к ним достаточно легко получить доступ и он недостаточно используется, возможно, потому, что люди не знают, что с ним делать и как его получить. Вот почему мы опубликовали эти методы как своего рода дорожную карту ».
