国际视野｜HOT将帮助10亿贫困人口绘制开放地图
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人道主义开放街道地图团队(HOT)是一个由志愿者、社区领导人和专业人员组成的全球组织，他们共同创建开放地图数据，以支持灾难响应和可持续发展。HOT承诺使更多生活在最脆弱和不发达国家的人能够拥有他们居住的地方的地图。HOT与居民一起收集微观层面的地理空间数据，并通过OpenStreetMap最大限度地公开所得数据。在这个过程中，HOT提供生成的数据集，这些数据集将直接有助于这些地区，使数据驱动决策成为可能，并能够对可持续发展目标进展进行实时监测和评估。
图1：HOT的核心影响领域。
（图片来源：HOT官网）
在过去的两年中，HOT在探索和促进人工智能最新进展中发挥了领导作用。HOT正与OpenStreetMap社区以及来自Development Seed、 Facebook、Microsoft和HeiGIT等企业的优秀机器学习工程师合作，在用于人道主义地图的机器学习领域中试验若干人工智能应用程序。这些试点应用和相关的制图结果使HOT现在能够评估辅助制图方法与传统制图方法相比的优势和潜在局限性。
在世界各地，OpenStreetMap仍然缺少数亿座建筑物和数百万公里的道路。在绘制缺失地图方面机器学习的潜力很大（特别是对于诸如图像处理之类的任务）。人工智能和机器学习是计算机视觉的高级计算方法，可用于检测卫星图像中的物体。这些方法可以揭示OpenStreetMap中的数据差距，评估绘制地图所需的复杂性或时间。
机器学习模型可以查看卫星图像并预测某个区域中的建筑物，道路和其他人工产物的数量。然后，将此估计的信息与OpenStreetMap数据进行比较，并得出一个分数，该分数代表需要在一个任务区域中进行制图的预期比例。HOT于2018年9月迈出了将机器学习集成到Tasking Manager的第一步。在此后的两年中，HOT将Tasking Manager进行了多次改进，并多次推出更新版本。今年四月，Tasking Manager 4已发布。
例如，为坦桑尼亚和乌干达生产的AI检测到的开放建筑数据集是HOT与微软合作了一年半的一个项目。他们在Tasking Manager应用程序中试用了机器学习辅助的工作流程，以增强地图制作者的体验。得益于志愿者绘制地图的力量，决策者几天之内就可以得到受灾地区的地图。当成千上万的志愿者聚集在一起时，受灾地区便有了必要的数据，可以做出有力的人道主义响应。在这个项目中，HOT与Microsoft的AI for Humanitarian Action计划合作，在Tasking Manager中使用机器学习建立增强的辅助绘图工作流程，并在乌干达和坦桑尼亚创建一个开放的建筑数据集。
图2：（图片来源：OpenAerialMap）
上周，HOT从Audacious Project获得了新一期的核心资金支持，以帮助发展世界各地的开放街道地图社区。HOT未来五年的目标是帮助10亿人（最容易遭受灾难和贫困的人）绘制他们的社区地图。这种核心支持将从根本上改变和扩大HOT的运作方式，直接帮助最需要地图的地方。这个大胆的项目的灵感来自HOT社区的愿景，即确保未来5年里，10亿贫困人口的家园在地图上得到体现。
在未来五年，HOT计划在南亚、东非、西非、拉丁美洲和加勒比地区建立区域中心网络，与当地制图社区合作，促进知识交流，分配资金，提供培训和支持，以便在94个国家大规模地对开放街道地图进行编辑。与此同时，他们还会在众包和确保数据质量这一领域加大投资，以及增强移动设备上的地图绘制功能。今后，HOT在与人道主义组织、政府和其他组织合作方面将会更为积极，为它们使用开放街道地图提供更高效的援助。
图3：HOT在全球开展工作，以支持和增加OpenStreetMap的使用，并帮助建立本地OpenStreetMap社区。
（图片来源：OpenStreetMap）
按这样的势头发展，到2025年，94个国家的易受灾害影响或经历多重贫困的社区将在地图上清晰可见。地图缺失状况将不再是人道主义危机中造成经济财产与生命损失的限制因素。这些社区能够绘制出他们生活和工作的地点，决策者能够依靠地图和地理数据更好地分配资源，以改善公共卫生、幼儿发展和教育、基础设施发展与建设。所有这些数据将在OpenStreetMap中公开。有了这个开放的、最新的、免费的、数字化的公共产品，人们就可以随时获得信息，从而更好更快地做出决定。HOT的工作具有全球规模，由于这些数据是开放的，所以带来的后续积极影响将会是巨大的。
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