Satellitenbilder können den ärmsten Bürgern schaden

In Ho-Chi-Minh-Stadt übersieht die Computeranalyse von Orbitalbildern einige städtische Gemeinden. Um sie zu repräsentieren, müssen die Städte Stiefel auf den Boden stellen.

Eine Luftaufnahme der Außenbezirke von Ho-Chi-Minh-Stadt(RaksyBH / Shutterstock)

Die Kartierung der Gebäude einer Stadt mag wie eine einfache Aufgabe erscheinen, die leicht automatisiert werden könnte, indem man einem Computer beibringt, Satellitenfotos zu lesen. Da Gebäude physikalisch offensichtliche Tatsachen im Freien sind, die sich nicht bewegen, können sie von den Satelliten aufgezeichnet werden, die unseren Planeten umkreisen. Computer können dann diese Satellitenfotos lesen, bei denen es sich um verpixelte Bilder wie alltägliche Fotos handelt, außer dass sie mehr Informationen über die von verschiedenen Oberflächen reflektierten Lichtwellen enthalten. Diese Informationen können helfen, die Art des Baumaterials und sogar der Pflanzenarten zu bestimmen, die in einem Bild erscheinen. Andere Muster stimmen mit vorhersehbaren Objekten überein, wie den geraden Straßen von Straßen oder den Biegungen von Flüssen.

Es stellt sich als komplizierter heraus. Als drei verschiedene Forschungsgruppen (einschließlich meiner eigenen an der University of Southern California) fast die gleichen Bilder der rasanten Urbanisierung von Ho-Chi-Minh-Stadt in den 2000er Jahren bearbeiteten, produzierten wir unterschiedliche Ergebnisse . Alle drei Gruppen waren sich über die Lage des Stadtzentrums einig, aber meine kartierte die Peripherie der Stadt anders. Hier zeigen die meisten Megastädte des globalen Südens ihr dramatischstes physisches Wachstum. Insbesondere identifizierten wir mehr informelle Selbstbauwohnungen im sumpfigeren Süden der Stadt.

Das ist wichtig, weil Regierungsplaner Karten verwenden, um die Stadt zu analysieren. Sie ermitteln, wo die Bevölkerung lebt, und erstellen auf der Grundlage dieser Informationen Pläne für öffentliche Dienstleistungen und Investitionen. Wenn Siedlungen nicht kartiert werden, existieren sie in den Augen des Staates nicht. Schlimmer noch, die Menschen, die in den selbstgebauten Wohnungen von geringer Qualität leben, die ich an der Peripherie festgestellt habe, sind tendenziell bereits stärker an den Rand gedrängt: oft einkommensschwache Bewohner und Migranten in die Stadt. Sie befinden sich auch häufiger in geologisch gefährdeten Gebieten, die von Naturkatastrophen wie Überschwemmungen und Schlammlawinen bedroht sind. Satellitenbilder sind für die Stadtplanung nützlich, aber wenn man sich auf die Informationen verlässt, die sie liefern, ohne die Bedingungen vor Ort zu überprüfen, kann dies die am stärksten gefährdeten Bevölkerungsgruppen der Welt betrügen.

Die Schnittstelle zwischen Technologie und ungleichen sozialen Strukturen erhält endlich die dringend benötigte Aufmerksamkeit. Wenn Smart-City-Institutionen sich auf Computeralgorithmen verlassen, um ihre Arbeit zu beschleunigen, können sie unbeabsichtigte Voreingenommenheit in den kommunalen Betrieb einbetten, was zu rassistischer Voreingenommenheit führt strafrechtliche Verurteilung , Informationen suchen , und finanzieller Zugang .

Einer der Gründe für diese eingebettete Voreingenommenheit ist, dass Menschen den Code erstellen und ihn basierend auf den Annahmen in ihren eigenen Wissensrahmen und Erfahrungen darüber schreiben, wie die Welt funktioniert und organisiert ist. Wenn Designer von ungerechten und falschen Ergebnissen lernen, eine strategie Um diese Scheuklappen zu überwinden, müssen Mitarbeiter mit vielfältigeren Erfahrungen und Weltanschauungen den Code schreiben. Andere ist ein transparenterer und demokratischerer Prozess zu ihrer Korrektur und Verbesserung.

Algorithmische Gerechtigkeit in der Stadtplanung hat weniger öffentliche Aufmerksamkeit erhalten als Strafjustiz oder Überwachung. Aber auch bei der Landnutzung und der städtischen Infrastruktur steht viel auf dem Spiel. Zum ersten Mal in der Menschheitsgeschichte die Mehrheit der Menschen leben in Städten. Dieser historische Wandel ist auf die schnelle Urbanisierung im Globalen Süden zurückzuführen, die hauptsächlich durch den Zustrom ländlicher Migranten vorangetrieben wurde. Obwohl sie in Städte mit weniger Ressourcen kamen, haben diese neuen Städter dazu beigetragen, die städtische Wirtschaft anzukurbeln, indem sie eine große Zahl kostengünstiger Arbeitskräfte zur Verfügung stellten. Gleichzeitig hat die einwanderungsfeindliche Stimmung zu einer zunehmenden Anfechtung ihres Aufenthaltsrechts in der Stadt geführt und Neuankömmlinge dazu gedrängt, in prekären Situationen ihren Lebensunterhalt zu bestreiten.

In Ho-Chi-Minh-Stadt, ein Drittel aller Arbeitsplätze sind im informellen Sektor tätig. Herkömmliche Methoden zur Zählung solcher Personen – zum Beispiel Volkszählungsfragebögen und Feldbefragungen – sind aufwendig zu verwalten und schnell veraltet, da sie in der Regel alle 10 Jahre erhoben werden. Darüber hinaus berücksichtigen diese Methoden normalerweise nicht die neue Urbanisierung, die direkt außerhalb der offiziellen Stadtgrenzen auftreten kann. Es ist schwierig, die neue Bevölkerung von urbanen Einwanderern und ihre informellen Lebensgrundlagen zu zählen, wenn sie außerhalb der Regulierungsbürokratien und ihrer Dokumentationsprozesse leben. Die Lage und Muster ihrer Siedlungen sind oft ungeplant. Infolgedessen leben einige der ärmsten Bewohner oft an prekären Orten ohne öffentliche Kanalisation, Entwässerung, Festmüll und andere Infrastruktursysteme.

Neue Technologien wie Satellitenbilder bieten eine vielversprechende Lösung für diesen blinden Fleck. Die Auflösungen von Satellitenbildern variieren, aber im Allgemeinen haben sie sich im Laufe der Jahre erhöht. In den 1990er Jahren hätte ein einzelnes Pixel eines typischen Bildes etwa 30 Quadratmeter Landfläche repräsentiert. Im Jahr 2000 waren 10 oder weniger Meter pro Pixel üblich, und jetzt ist eine Auflösung von 0,5 Metern (1,5 Fuß) möglich. Heutige Bilder enthalten auch mehr Daten, die es ermöglichen, Gebäudehöhen, Pflanzenarten und andere Umweltdetails zu erkennen. Am wichtigsten ist, dass die Satelliten ständig die Erde umkreisen und konsistente, zuverlässige und kostengünstige Daten sammeln. Das Sammeln von Informationen aus der Ferne von Maschinen kann eine breitere Abdeckung städtischer Regionen ermöglichen, und eine konsistente Sammlung ermöglicht ein besseres Benchmarking und eine bessere Erkennung von Veränderungen. Wir können Veränderungen in der größeren Stadtregion besser denn je sehen.

Für Urbanisten ist die Verarbeitung dieser Daten der größte Engpass. Während wir in unserer Fähigkeit, die Daten zu manipulieren und zu interpretieren, Fortschritte machen, besteht die Gefahr, dass unsere Modelle von der Situation vor Ort abgekoppelt werden. Forscher führen diese Computerforschung hauptsächlich im Sitzen in einem Büro durch und treffen letztendlich Annahmen darüber, was sie in den Daten sehen.

Eine verbreitete Annahme ist, dass glänzende, trockene Dinge urban sind. Das heißt, städtische Räume sind solche, die Baumaterialien verwenden, die in ländlichen Gebieten nicht zu finden sind, wie beispielsweise Beton. Aus der Satellitensicht wird auch angenommen, dass urbane Räume geometrische Raummuster aufweisen, wie zum Beispiel gerade Straßen und zusammenhängende, geradlinige Gebäude. Diese Annahmen könnten für eine geplante, formale Stadtentwicklung wie im Zentrum einer Stadt gelten. Aber informelle städtische Strukturen könnten weniger glänzende, feuchtere Materialien wie Pflanzenmaterialien verwenden. Diese selbstgebauten Gebäude können auch nicht in einer geraden Reihe in regelmäßigen Abständen angeordnet sein.

Um diese Probleme zu lösen, trainierte meine Forschungsgruppe unsere Karten auf einem Computermodell, das aus Feldforschungen vor Ort abgeleitet wurde, allgemein bekannt als Ground-Truthing. Ich stapfte auf die sumpfige Südseite von Saigon und bestätigte, dass dieser verschwommene Fleck auf dem Bild definitiv ein Haus ist. Wir haben einen Algorithmus angepasst, um diese Realität widerzuspiegeln, indem wir Dinge, die etwas weniger glänzend waren, als städtisch klassifizieren ließen, wenn die Textur des Gebiets zu bunt war, um eine ländliche Vegetation zu sein. Unsere Ergebnisse ergaben 12 Prozent mehr neu verstädterte Landfläche, die durch die durch Felduntersuchungen bestimmten Parameter definiert wurde, als mit herkömmlichen Methoden festgestellt worden wäre.

Um herauszufinden, warum sich unsere Ergebnisse unterscheiden, haben wir 2017 auf einer Weltbank-Konferenz mit den beiden anderen Forschungsgruppen ein Panel einberufen. Wir wollten verstehen, wie sich unsere unterschiedlichen Ergebnisse auf das Stadtmanagement auswirken und wie sich Technologien für die Stadtforschung entsprechend anpassen könnten. Wir fanden heraus, dass die Unterschiede zwischen den Studien der drei Gruppen auf das besondere Interesse der Forscher an der Verwendung von Satellitenbildern zurückzuführen waren. Das heißt, die erzielten Ergebnisse waren wesentlich von den Zielen geprägt, mit denen sie ihre urbane Datenanalyse begonnen haben.

Mein Forschung wurde eingerahmt von dem Interesse der internationalen Entwicklungspolitik an einer Verbesserung des minderwertigen Wohnens, insbesondere in Vietnam. Die Gruppe der New York University lernen war Teil eines größeren Projekts zur Messung der Stadterweiterung in über 100 Städten auf der ganzen Welt; Sie versuchten, standardisierte globale Stadtindikatoren zu erstellen, um ein umfassenderes historisches Bild der Regionen der Welt zu bieten. Inzwischen hat die Weltbank in Auftrag der University of Wisconsin in Madison im Rahmen ihrer Urbanisierungsdateninitiative Ostasien. Das Team aus Wisconsin untersucht in der Regel die Zersiedelung der Städte, um zu beurteilen, wie kostspielig die Bereitstellung der Infrastruktur wäre. Das Kartieren von Häusern und Gebäuden mag wie eine einfache Aufgabe erscheinen, aber die Umwandlung von Daten in Informationen hängt von den Zielen der Institution ab, die das Projekt durchführt – und finanziert.

Unterschiedliche Methoden und Ziele führten zu unterschiedlichen Ergebnissen für die satellitenbildbasierte Stadtkartierung in Ho-Chi-Minh-Stadt. ( USC Labor für räumliche Analyse )

Das obige Bild zeigt einen Vergleich, wie unsere Ergebnisse in der städtischen Peripherie variierten. Alle drei waren sich einig im Zentrum der Stadt, wo es eindeutig urban, schwarz gefärbt war. Die violetten Bereiche zeigen jedoch, dass nur die Forscher aus Wisconsin große nördliche Teile der Stadt als städtisch eingestuft haben, wo sie trockenere Geologie enthalten. Sowohl die NYU-Gruppe als auch die USC-Gruppe klassifizierten detailliertere Gebiete, wobei meine Gruppe insbesondere die kleineren Entwicklungen in der feuchteren südlichen Region in Gelb hervorhob.

Wenn eine lokale Stadtverwaltung nur eine dieser Studien verwendet hätte, um politische Entscheidungen zu treffen, hätte sie sich möglicherweise auf verschiedene Bereiche der Stadt für den öffentlichen Dienst und die Infrastrukturentwicklung konzentriert. Wenn die Regierung die Gebiete übersieht, in denen eine informelle Urbanisierung entstanden ist, insbesondere in tief gelegenen Gebieten in der Nähe von Flüssen, die anfällig für Überschwemmungen sind, sind diese prekären Gemeinden ohne Katastrophen- und Resilienzplanung stärker gefährdet – ganz zu schweigen von der Planung für die zukünftige Entwicklung von Verkehr und Infrastruktur. Klimawandel, Hochwasseranpassung und Umsiedlungsbedarf.

Immer ausgefeiltere, automatisierte Methoden zur Bereitstellung von Flächennutzungsdaten für Stadtplaner versprechen, einen Teil der Informationslücke für lokale Beamte zu schließen. Aber in Wahrheit könnten diese Rechenmethoden ohne Sorgfalt sogar noch hartnäckigere blinde Flecken einführen als die manuellen Bemühungen, die sie ersetzen. Als Reaktion darauf müssen die Kommunalverwaltungen die erhaltenen Informationen weiterhin hinterfragen. Anstatt diese Daten als Wahrheit zu konsumieren, sollten sie an ihrer Erstellung teilnehmen und ihr lokales Wissen in Informationen von Satelliten im Orbit und von Forschern auf der ganzen Welt einbringen.

Dies erfordert natürlich mehr Anstrengungen von den lokalen Regierungen, die oft von vornherein an Zeit und Ressourcen knapp sind. Sie werden Hilfe brauchen. Der Schutz aller neuen Städter, insbesondere der am stärksten gefährdeten, erfordert eine stärkere Integration zwischen Technologen, Gemeindeorganisationen und Anthropologen. Neben hochauflösenden Satellitenbildern, die von komplexen Datenmodellen verarbeitet werden, benötigen globale Städte auch Informationen über die Feldbedingungen – und dieses Wissen entsteht am besten aus lokaler Beteiligung und Bodenwahrnehmung. Leider bedeutet dies, dass wir Städte nicht nur aus unseren Labors mit Fernerkundungsbildern verwalten können. Aber wenn Sie aufhören, darüber nachzudenken, wäre es seltsam, etwas anderes anzunehmen.