最新消息讯 扶贫并不是简单地给钱就能解决的问题，科学的方法才是“授人以渔”的最佳出路。但要想知道某个国家或地区需要何种方法才能正确扶贫也离不开调查研究，然而这也需要花费大量的时间、人力和财力。这在和平国家内不难实现，但对于战乱中的国家就非常困难，你甚至很难清楚他们缺少那些物资。

根据世界银行在2000-2010年的统计数据显示，在非洲59个国家中，有39个国家的贫困调研不到两起，不足以衡量贫困水平。现在科学家现在设计出了一种廉价的方法，使用组合卫星照片和机器学习能在村一级精确预测贫困水平，这项研究的报告发表在了《科学》期刊上。

之前的研究显示，夜晚的卫星照片可以预测特定地区的富裕程度，但问题是某些地方晚上看不见灯光（比如朝鲜等国），因此斯坦福大学的研究人员转而求助于白天的卫星照片。他们使用了数百万白昼卫星照片训练机器学习算法，以便识别照片中铺设的公路、金属的屋顶和农田等特征。在这种方法的指导下，科学家用卫星数据成功调查了五个非洲国家:尼日利亚、坦桑尼亚、乌干达、马拉维和卢旺达的贫困水平。这项研究成果有望向世界更多欠发达国家推广。