Open-access satellitdata tillader sporing af sæsonbestemte befolkningsbevægelser

En massiv frigivelse af passive overvågningssatellitdata om nattelys kan hjælpe forskere inden for områder lige fra landbrug til epidemiologi. Forskere ved Penn State og University of Southampton i Storbritannien har givet åben adgang til detaljerede satellitdata om lysstyrke for fem byer i Niger og Nigeria fra 2000 til 2005, samt detaljerede metoder til at analysere dataene for at spore sæsonbestemte befolkningsbevægelser. Et papir, der beskriver data og metoder, som kan anvendes på andre populationer og andre lignende datasæt, er tilgængelig på nettet, open-access journal Videnskabelige data .

"Denne type datasæt er aldrig blevet frigivet før, " sagde Nita Bharti, adjunkt i biologi ved Penn State og hovedforfatter af papiret. "Vi brugte det oprindeligt til at spore sæsonbestemte ændringer i befolkningsstørrelser for at hjælpe vaccinationskampagner med at opnå højere dækningsniveauer i områder, hvor sygdomme som mæslinger stadig udgør en stor trussel. Senere modtog vi en masse forespørgsler om adgang til disse data fra forskere inden for forskellige områder. Dataene og tilhørende kode i 'R' - en open source statistisk computersoftware - er nu åbent tilgængelige på 'ScholarSphere, 'Penn State's open-access, online datalager."

Dataene stammer fra Defence Meteorological Satellite Program (DMSP), som er et amerikansk forsvarsministeriums program, der drives af Air Force Space Command, der stort set er fokuseret på skyer og andre meteorologiske observationer. DMSP-satellitterne optager termiske infrarøde billeder, som bruges til at studere skydække, og visuelle billeder af jorden. Der tages billeder dagligt i løbet af dagen og om natten. Ved kun at vælge nattebilleder, forskere kan måle menneskeskabte - relateret til menneskelig aktivitet - lys for at løse en række forskningsspørgsmål.

"Ingen brugte virkelig de visuelle billeder, før DMSP begyndte at frigive årlige kompositter af Jorden om natten, " sagde Bharti. "Men de årlige sammensætninger er kun virkelig nyttige, hvis du ser på årlige eller længere skala ændringer. Vi besluttede at grave i arkiverne for at trække de daglige billeder frem og behandle dem. Vi kan derefter kigge efter forskelle mellem billederne på kortere tidsskalaer og se ting som sæsonbestemte ændringer i populationer, som er virkelig vigtige for infektionssygdomme og folkesundhedsinterventioner. Uden dette billedsprog, det ville være utroligt svært og kræve et massivt arbejde på jorden for at se detaljerede befolkningsændringer på tværs af seks år. "

Ud over datafrigivelsen, forskerne giver også detaljerede metoder til at analysere denne type data, som kunne anvendes på andre lignende datasæt for forskellige tidsperioder og forskellige steder.

"En af de ting, vi ønskede at komme igennem, er værdien af ​​denne type passive overvågningsdata, " sagde Bharti. "Satelitter har indsamlet denne type data i årtier, og selvom disse særlige billeder oprindeligt blev indsamlet for at studere skydække, vi kan bruge dem til at løse mange forskellige forskningsspørgsmål. Det er utraditionelt, men det er derude og er rimeligt nemt at få adgang til, og det er underudnyttet, måske fordi folk ikke helt ved, hvad de skal gøre med det, eller hvordan de skal få det. Det er derfor, vi udgav disse metoder som en slags køreplan."