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经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Deep Learning to Extract Covariates from Satellite Images
For the purpose of this case, VAM focused on only one data source used to extract features from satellite images. These images are comprised of the red, green and blue (RGB) bands from Sentinel 2 and Google Maps for the area of interest (AOI). The processing is inspired by the transfer learning approach developed by Neal et al. CNNs are trained to predict nightlight intensities (as a proxy of poverty) from the aforementioned images. “Convolutional” means the neural networks are invariant to rotation and translation of images; hence, $\mathrm{CNNs}$ are commonly used for image recognition. In the process of learning how to predict nightlight intensity, the CNN creates features from the satellite imagery. These features are extracted (hence, the term “transfer learning”) to be used as covariates by the prediction model of step (5) in the pipeline mentioned above. Step (3) of the pipeline trains two models: one for Google images and the other for Sentinel images.
The nightlight data is classified into three categories according to their luminosity: low, medium and high. These values become the labels for training our models. Nightlight data from four countries has been used so far to train the model: Malawi, Nigeria, Senegal and Uganda. To reduce class imbalance, the nightlights are masked with Furopean Space Agency’s land use product to take luminosity only from populated areas. Google and Sentinel images are then downloaded (Figure 2.8).
The images and the nightlight classes are then fed to $\mathrm{CNNs}$. Compared with the transfer learning approaches mentioned above, VAM’s method uses a much smaller model architecture for two reasons: first, it relies upon fewer images for training, and second, VAM desired a light model that would be able to score images fast. The final accuracy on validation sets ranges from $60 \%$ to $70 \%$ (Figure $2.9$ ).
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Using and Sharing Real-Time Data During
There is general recognition in the evaluation sector about the need to effectively communicate evaluation findings to key stakeholders (Bamberger, Rugh and Mabry, 2012). Gertler et al. (2011) argue that programme participants should also be included in dissemination efforts. Heinemann, Van Hemelrijck and Guijt (2017) and Van Hemelrijck (2017) provide examples of impact evaluations in which feedback and dialogue with key constituents and beneficiaries is part of the evaluation design. USAID (2018) suggests that helping stakeholders understand their data can lead to higher-quality data, more robust analysis and improved adaptation. McGee et al. (2018) recognize that the right to information is critical for accountability and that data needs to be made available in accessible, usable and actionable ways for the user. Therefore, it is widely seen as valuable in theory, and yet it is not common practice in the evaluation sector to share evaluation findings with survey respondents and targeted audiences.
Bamberger, Raftree and Olazahal (2016) make the case that ICTs are being rapidly introduced into development evaluations, bringing new opportunities for participation, as well as ethical, political and methodological challenges that evaluation needs to address. Holland (2013) argues that ICT has blown wide open the opportunities for participatory statistics.
This short case study presents Oxfam GB’s experience in using ICTs to share real-time data during fieldwork, including practical learning and considerations of when and how this can be carried out as part of a survey data collection process.
Since 2015, Oxfam GB’s team of impact evaluation advisers has been using digital devices in more than 18 countries to conduct individual and household surveys for Oxfam’s effectiveness reviews (expost, QIEs) (Oxfam, 2016; Tomkys and Lombardini, 2015). In many of these data collection processes, Oxfam took advantage of features provided by digital devices to increase data quality, knowledge dissemination, community participation and engagement. One of these features is the ability to process data in real time, while data collection is still under way.
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Deep Learning to Extract Covariates from Satellite Images
就本案例而言，VAM 仅关注一个用于从卫星图像中提取特征的数据源。这些图像由来自 Sentinel 2 的红色、绿色和蓝色 (RGB) 波段和感兴趣区域 (AOI) 的谷歌地图组成。该处理受到 Neal 等人开发的迁移学习方法的启发。CNN 被训练来从上述图像中预测夜光强度（作为贫困的代表）。“卷积”是指神经网络对图像的旋转和平移是不变的；因此，Cññs常用于图像识别。在学习如何预测夜光强度的过程中，CNN 从卫星图像中创建特征。这些特征被提取（因此，术语“迁移学习”）以用作上述管道中步骤（5）的预测模型的协变量。管道的第 (3) 步训练了两个模型：一个用于 Google 图像，另一个用于 Sentinel 图像。
夜灯数据按其光度分为三类：低、中、高。这些值成为训练我们模型的标签。迄今为止，已使用来自四个国家的夜灯数据来训练该模型：马拉维、尼日利亚、塞内加尔和乌干达。为了减少等级不平衡，夜灯用 Furopean Space Agency 的土地使用产品遮盖，仅从人口稠密的地区获取光度。然后下载 Google 和 Sentinel 图像（图 2.8）。
然后将图像和夜灯类输入到Cññs. 与上面提到的迁移学习方法相比，VAM 的方法使用了更小的模型架构，原因有两个：首先，它依赖于更少的图像进行训练，其次，VAM 需要一个能够快速对图像进行评分的轻量级模型。验证集的最终准确度范围为60%至70%（数字2.9 ).
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Using and Sharing Real-Time Data During
评估部门普遍认识到需要将评估结果有效地传达给主要利益相关者（Bamberger、Rugh 和 Mabry，2012 年）。格特勒等人。(2011) 认为，计划参与者也应该参与传播工作。Heinemann、Van Hemelrijck 和 Guijt (2017) 以及 Van Hemelrijck (2017) 提供了影响评估的示例，其中反馈和与关键成员和受益人的对话是评估设计的一部分。美国国际开发署（2018 年）建议，帮助利益相关者了解他们的数据可以带来更高质量的数据、更稳健的分析和更好的适应性。麦基等人。(2018) 认识到信息权对于问责制至关重要，并且需要以可访问、可用和可操作的方式为用户提供数据。所以，
Bamberger、Raftree 和 Olazahal（2016 年）证明 ICT 正在迅速被引入发展评估，带来了新的参与机会，以及评估需要解决的伦理、政治和方法挑战。Holland（2013 年）认为，ICT 为参与式统计打开了广阔的大门。
这个简短的案例研究介绍了英国乐施会在实地工作期间使用 ICT 共享实时数据的经验，包括实践学习和考虑何时以及如何将其作为调查数据收集过程的一部分进行。
自 2015 年以来，英国乐施会的影响评估顾问团队一直在超过 18 个国家/地区使用数字设备对乐施会的有效性评估（expost，QIE）进行个人和家庭调查（Oxfam，2016；Tomkys 和 Lombardini，2015）。在许多此类数据收集过程中，乐施会利用数字设备提供的功能来提高数据质量、知识传播、社区参与和参与度。这些功能之一是能够实时处理数据，而数据收集仍在进行中。
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