Demographic analysis of satellite images using neural networks

Abstract

В этой работе предложена система прогнозирования численности населения со спутниковых изображений. Система состоит из трех частей. Первая часть сегментирует изображения на регионы разной степени плотности застройки. Вторая часть, используя сегментированную карту, классифицирует изображение в один из нескольких диапазонов численности населения. Третья часть, используя полученный классификатором, диапазон проводит регрессию для получения финального прогноза численности населения на рассматриваемом изображение. Во время выполнения работы также проверялась гипотеза, что качество работы классификатора увеличится, если использовать вдобавок изображению использовать его сегментированную карту.

This work proposes a system for inferring a population count from a satellite image. This system consists of three parts. The first part segments an image into regions of different levels of development intensity. The second part uses a segmented map to classify an image into various population ranges. The third part uses a classified range to get the final population count of a given image using regression. In addition, this work tries to empirically prove that using a segmented map in addition to an image improves the classifier's performance.