1. 研究背景
可持续发展目标（SDGs）聚焦于减少贫困、缩小全球不平等以及保护地球生命系统。17个目标和169个具体指标所涵盖的问题范围，要求更多的数据和更高频率的数据收集。入户调查是收集详细社会经济数据的标准方法，但其成本高昂且耗时。大多数国家每10年进行一次人口普查以支持政府规划。鉴于社会经济变化的快速性，在人口普查期间还需要额外的信息来监测社会经济指标和目标。有研究建议，监测SDGs需要每10年进行一次人口普查，并结合年度消费行为和社会经济趋势的抽样调查。按照这些建议进行监测，在SDGs实施期间的全球成本可能接近2530亿美元，几乎是2013年全球官方预算的两倍。
因此，需要采用另外的方法进行高频的数据收集，以监测可持续发展目标（SDGs）的进展，并提供更多与当地相关的建议和针对SDGs的干预措施。最近的研究探讨了遥感（RS）卫星数据在中低收入国家（LMICs）发展监测中的作用，这些卫星遥感数据可通过生成人类福祉的空间估算数值来支持研究和监测工作。
2.创新之处
高空间分辨率卫星遥感数据可能有助于监测可持续发展目标1（SDG1）“消除贫困”；特别是，它可以帮助识别极端贫困以及可能受贫困影响的区域，以优化资源分配，并增强农村应对气候环境变化影响的韧性。
在本研究中，我们假设精细的社会经济和环境数据，可以让人们对人类与环境的相互作用有更深入的机理理解。我们通过一个案例研究验证了这一假设，该研究在肯尼亚农村地区通过RS数据提取的生态环境特征来预测家庭财富水平。我们探讨了两个关键研究问题，了解遥感数据能否用于弥合家庭财富监测中的数据缺口：(i) 家庭财富的差异能否通过遥感数据得到解释？(ii) 基于社会生态信息的遥感数据处理方法是否提高了解释家庭财富水平差异的能力？
3. 关键图表
图1 联系家庭与景观特征的多层次方法。
图2 将卫星遥感数据与家庭数据关联的单层方法通常使用单一的径向缓冲区。这可能会产生问题，因为它会导致区域重叠，并将多个像素分配给多个家庭，而实际情况下，家庭无法获得某些土地地块，例如多个宅基地。
4. 主要结论
SDGs的进展并制定干预措施需要关于社会、经济和生态系统状况的频繁且最新的监测数据。利用入户调查数据监测社会经济目标需要结合人口普查和年度消费及社会经济趋势的抽样调查。这类调查在SDGs实施期间的全球成本可能高达2530亿美元，几乎是2013年全球预算的两倍。我们通过提出两个问题，来探讨卫星遥感数据在监测农村地区减贫进展中的作用：(i) 是否可以通过卫星数据预测家庭财富？(ii) 基于社会生态信息的多层次卫星数据处理是否能够提高解释家庭财富差异的能力？我们发现，在采用多层次方法时，卫星数据能够解释肯尼亚西部农村地区家庭财富水平62%的差异。这比之前未考虑空间景观使用细节的单层次方法提高了10%。家庭院落（宅基地）内建筑物的大小、宅基地周围裸露农业用地的面积、宅基地内裸露地面的面积以及生长季长度是重要的预测变量。我们的研究结果表明，将卫星遥感数据与家庭数据相结合的多层次方法可以更好地绘制宅基地特征、局部土地利用和农业生产力图，说明社会生态遥感数据能够支持监测SDGs（尤其是与减贫和“不让任何人掉队”相关脱贫减贫目标）所需的数据。
5. 发表信息
Watmough G R, Marcinko C L J, Sullivan C, et al. Socioecologically informed use of remote sensing data to predict rural household poverty[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2019, 116(4): 1213-1218.
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