TY  - THES
U1  - Bachelor Thesis
A1  - Störmer, Pia
T1  - Prognose des Asset Wealth für afrikanische Regionen auf Basis von Remote-Sensing-Daten
N2  - Die Messung des regionalen Wohlstands ist aufgrund der zunehmenden Bedrohungen für die Ernährungssicherheit ein wichtiges Instrument bei der Sicherung des Lebensunterhaltes. So dienen diese unter anderem für die Ausrichtung und Organisation staatlicher und nicht staatlicher Leistungen und Regierungsentscheidungen. Diesen Messungen liegen meist Verbrauchs- und Vermögensbefragungen, wie die des DHS-Programms zugrunde, welche kosten- und zeitaufwendig sind.
Als Lösungsansatz werden im Rahmen dieser Arbeit Machine Learning Modelle entwickelt, die anhand von Satellitendaten und Haushaltsumfragen des DHS-Programms einen Asset Wealth Index für afrikanische Regionen im und rund um das Horn von Afrika vorhersagen. Dazu wird anhand der Umfragedaten mittels einer Hauptkomponentenanalyse der entsprechende Asset Wealth pro Haushalt anhand der Vermögensgegenstände ermittelt. Überdies werden die Geo-Daten in Form von Sentinel-2 und VIIRS-Bildern der Position der Haushalte für die entsprechenden Jahre beschafft. Nach einer statistischen Auswertung der Labeldaten erfolgt die Implementation verschiedener Modelle, nach städtischen und ländlichen Regionen getrennt, mit verschiedenen Eingabeformaten. Nachdem bewiesen wird, dass ein Verknüpfung der Labeldaten vor 2015 mit Sentinel-2-Bildern ab Mitte 2015 sinnvoll ist, wird pro Art der Region jeweils ein Modell ausschließlich auf den Bildern eines der Satelliten sowie auf Bildern aus einer Kombination beider Satelliten trainiert. Dabei zeigen die Modelle in ihren Prognosen eine geringere Varianz als die tatsächlichen Daten, sodass die Differenzierung des Asset Wealth zwischen den Regionen zwar in Ansätzen korrekt, aber deutlich schwächer ausgeprägt ist, als in der Realität. Zudem zeigt sich, dass die Vorhersage ländlicher Regionen vielversprechendere Ergebnisse liefert, als die städtischer Regionen. Die abschließende Prognose des Asset Wealth für Mosambik zeigt nahezu identische Werte zu den im Training und in der Evaluation verwendeten Mosambik-Daten anderer Jahre.
KW  - Regression
KW  - Armut
KW  - Nahrungsmittelsicherheit
KW  - Remote-Sensing
KW  - Asset Wealth
Y2  - 2022
U6  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:79pbc-opus-19250
UN  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:79pbc-opus-19250
SP  - 39
S1  - 39
ER  -