(English below)

Phân tích liên quan đến dữ liệu tổng hợp của chúng tôi và phân tích tình trạng suy giảm sức khỏe cây trồng, liên quan đến việc sử dụng NDVI (Chỉ số Thực vật Khác biệt Bình thường hóa) của khu vực. Alcis ’NDVI được lấy từ hình ảnh vệ tinh MODIS và được tạo bằng Trình tạo mô hình trong ArcPro, được sử dụng làm proxy cho tình trạng cây trồng. Nếu không có dữ liệu tổng hợp, chúng tôi vẫn có thể ước tính các khu vực bị ảnh hưởng bởi hạn hán, nhưng chúng tôi sẽ không thể xác định số lượng hoặc vị trí của các cá nhân bị ảnh hưởng.

Hình 2: Sử dụng dữ liệu về các hợp chất năm 2019 của Alcis, để ước tính những người có khả năng bị ảnh hưởng bởi hạn hán năm 2021 ở các tỉnh phía bắc của Afghanistan.
Hơn nữa, khi chúng tôi có vị trí của các hợp chất riêng lẻ, chúng tôi có thể kết hợp chúng với các bộ dữ liệu điểm khác và dữ liệu Đường của Bản đồ Phố Mở, để sử dụng chúng trong công cụ Nhà phân tích mạng ESRI. Công cụ này có thể tạo ra phân tích chuyên sâu hơn, vì nó có thể ước tính thời gian và khoảng cách từ mỗi hợp chất đến một cơ sở địa phương (chẳng hạn như bệnh viện), cũng như tính toán số lượng các hợp chất trong các phạm vi khác nhau của một cơ sở.

Phương pháp này có thể giúp xác định nơi mọi người có thể được đại diện ít hơn, bằng cách làm nổi bật những người dân không thể đến cơ sở gần nhất của họ, chẳng hạn như điểm bỏ phiếu để bỏ phiếu của họ.

Hơn nữa, việc biết có bao nhiêu hợp chất nằm trong phạm vi 2 giờ lái xe từ một cơ sở y tế, chẳng hạn, có thể giúp Liên hợp quốc đạt được Mục tiêu phát triển bền vững 3 - Đảm bảo cuộc sống khỏe mạnh và tăng cường hạnh phúc cho mọi lứa tuổi (Mục tiêu phát triển bền vững của Liên hợp quốc ). Dữ liệu tổng hợp sẽ giúp các phòng khám sức khỏe xác định vị trí của tất cả mọi người trong phạm vi của họ và cung cấp dịch vụ chăm sóc hiệu quả, đầy đủ và thích hợp cho tất cả họ.

Hình 3: Một ví dụ về cách sử dụng các hợp chất Alcis ’2019 với dữ liệu nguồn mở và các công cụ của ESRI có thể tạo ra phân tích chuyên sâu để ước tính những người có thể không được tiếp cận các cơ sở y tế.
Đại dịch COVID-19 hiện nay càng đặt ra nhiều câu hỏi cấp bách cần có câu trả lời rõ ràng để ngăn chặn sự lây lan của vi rút. Những câu hỏi này có thể là có bao nhiêu hợp chất được cung cấp bởi một trung tâm y tế hoặc có bất kỳ bộ phận dân cư nào không thể đến cơ sở y tế.

UNICEF có thách thức lớn trong việc triển khai vắc xin cho trẻ em trên toàn cầu, nhưng với COVID-19, họ chịu trách nhiệm triển khai sáng kiến ​​mới “COVAX”, một sáng kiến ​​do GAVI, CEPI và WHO đồng lãnh đạo với mục đích về “tăng tốc phát triển, sản xuất và tiếp cận công bằng với các xét nghiệm, phương pháp điều trị và vắc xin COVID-19” (Tổ chức Y tế Thế giới). “COVAX” và nhiều người khác cần xác định vị trí của tất cả mọi người, không chỉ trẻ em, liên quan đến các cơ sở vật chất như trường học. Do đó, không thể phủ nhận việc sử dụng dữ liệu tổng hợp của Alcis '2019 và công cụ phân tích mạng, việc thiết lập các trung tâm tiêm chủng khẩn cấp, cử người điều hành thực địa đến các địa điểm chính xác hoặc các phương pháp tiếp cận cần thiết khác sẽ đảm bảo mọi người đều có quyền tiếp cận vắc xin an toàn.

Được chấp nhận, dữ liệu tổng hợp năm 2019 của Alcis chỉ dành cho Afghanistan, nhưng có những ví dụ về dữ liệu vị trí dân số chuyên sâu cho các khu vực khác trên thế giới, chẳng hạn như công trình do Quỹ Bill và Melinda Gates dẫn đầu. Họ cung cấp dữ liệu có nguồn mở và minh bạch, chẳng hạn như dữ liệu trên mái nhà ở Châu Phi của họ. Nhưng mặc dù dữ liệu của họ cung cấp vị trí chính xác, vẫn không đủ để xác định vị trí của các cá nhân đang bị ‘bỏ lại phía sau’ và cần hỗ trợ ở những nơi khác trên thế giới.

Ở Afghanistan, có một yếu tố không xác định về việc người dân đã được di dời ở đâu hoặc do tình hình chính trị hiện tại hoặc bằng bất kỳ phương tiện nào khác đã được đề cập trước đây, cả hai đều gây ra sự di dời trong nước và tiếp tục di cư quốc tế. Đáp lại, thách thức trong vài năm tới để cung cấp dữ liệu dân số chính xác cho Afghanistan sẽ là theo dõi sự thay đổi về di chuyển và vị trí. Thông qua việc xác định các khu đất bị bỏ hoang, thiết lập các vị trí mới của dân cư tái định cư và động thái của các trại IDP từ hình ảnh vệ tinh, chúng tôi sẽ đảm bảo rằng không ai bị bỏ lại trong những năm tới.

Vậy chúng ta có thể làm gì?
Quay lại câu hỏi, làm thế nào chúng ta với tư cách là người sử dụng GIS, thực hiện “không gian địa lý cho tốt” khi chúng ta thực sự không biết mọi người đang ở đâu hoặc có thể không có dữ liệu phù hợp cho phân tích của chúng ta? Người dùng không gian địa lý có tiềm năng giúp giải quyết vấn đề này bằng cách tạo ra một tiêu chuẩn dữ liệu tốt thông qua các phương pháp khác nhau và sử dụng nó cho mục đích tốt. Ngoài ra, như đã thảo luận trước đây, dữ liệu vị trí có nhiều mục đích, việc biết dân số ở đâu trong không gian là điều tốt và tốt, nhưng để đưa ra phân tích và kết quả hiệu quả, bạn cũng cần hiểu rõ về tình hình. Hy vọng rằng sẽ có dữ liệu dân số toàn diện cho những quốc gia hoặc khu vực có dữ liệu không gian hạn chế, vì vậy các nhà hoạch định chính sách, nhà phân tích GIS và bất kỳ ai khác yêu cầu dữ liệu để phân tích sẽ có thể xác định đâu là người dân (không phải họ là ai) và sử dụng công nghệ không gian địa lý một cách đạo đức và tốt đẹp.

----

USING GEOSPATIAL ANALYSIS TO IDENTIFY WHERE PEOPLE ARE AND UNDERSTAND WHO IS BEING 'LEFT BEHIND' - P2

The analysis involved our compound data and a crop health deterioration analysis, which involved using the NDVI (Normalised Difference Vegetation Index) of the region. The Alcis’ NDVI is derived from MODIS satellite imagery and is created using Model Builder in ArcPro, which is used as a proxy for crop health. Without the compound data, we could still estimate the areas that were impacted by the drought, but we wouldn’t be able to determine the number or the locations of individuals who were impacted. Figure 2: Using Alcis’ 2019 compounds data, to estimate those who are likely to be affected by the 2021 drought in the northern provinces in Afghanistan.
Furthermore, as we have locations of individual compounds, we can combine them with other point datasets and Open Street Map’s Road data, to use them in the ESRI Network Analyst tool. This tool can generate further in-depth analysis, as it can estimate the time and distance from each compound to a local facility (such as a hospital), as well as calculate the number of compounds within varying ranges of a facility.

This method can help establish where people could be underrepresented, by highlighting the population that cannot reach their closest facility, such as a polling station to cast their vote.

Moreover, knowing how many compounds are within a 2-hour driving range from a health facility, for example, could help the United Nations achieve Sustainable Development Goal 3 – Ensure healthy lives and promote well-being for all ages (United Nations Sustainable Development Goals). The compound data would help health clinics locate everyone in their range and provide efficient, adequate, and appropriate care to them all.
Figure 3: An example of how using Alcis’ 2019 compounds with open-sourced data, and ESRI tools can produce in-depth analysis to estimate those who may not have access to health facilities.
The current COVID-19 pandemic poses even more pressing questions that need clear answers to prevent the spread of the virus. These questions may be how many compounds are served by one health centre or is there any part of the population that is not able to reach a health facility.

UNICEF have the significant challenge of globally rolling out vaccines to children, but with COVID-19, they are responsible for the rollout of the new initiative “COVAX“, which is a co-led initiative by GAVI, CEPI, and WHO with the aim of “accelerating the development, production, and equitable access to COVID-19 tests, treatments and vaccines” (World Health Organisation). “COVAX” and many others need to locate where everyone is, not just children, in relation to facilities such as schools. Thus, using the Alcis’ 2019 compound data and the network analyst tool, the setting up of emergency vaccination centres, sending field operators to the correct locations, or other necessary approaches would undeniably ensure everyone had safe access to a vaccine.

Granted, Alcis’ 2019 compound data is only for Afghanistan, but there are examples of in-depth population location data for other regions in the world, such as the work led by the Bill and Melinda Gates Foundation. They provide open-sourced and transparent data such as their African rooftop data. But despite their data providing accurate locations, it is still not enough to determine the location of individuals that are being ‘left behind’ and need assistance elsewhere in the world.

In Afghanistan, there is an unknown element of where or if people have been relocated due to the current political situation or by any other means mentioned previously, both causing internal displacement and further international migration. In response, the challenge in the next few years for providing accurate population data for Afghanistan will be monitoring the change in movement and location. Through identifying the abandoned compounds, establishing the new locations of the resettled population, and the dynamics of IDP camps from satellite imagery, we will make sure that no one is left behind in the forthcoming years.

So what can we do?
Back to the question, how can we as GIS users, carry out “geospatial for good” when we do not actually know where the people are or may not have suitable data for our analysis? There is potential for geospatial users to help solve this issue by creating a decent standard of data through various methods and using it for good. Additionally, as previously discussed, location data has multiple purposes, it is all well and good to spatially know where the population is, but in order to deliver effective analysis and results, you need to also gain an understanding of the situation. The hope is there will be comprehensive population data for those countries or regions that have limited spatial data, so policymakers, GIS analysts, and anyone else who requires the data for analysis would be able to identify where the people are (not who they are) and use geospatial technology ethically and for good.

Geolink tổng hợp từ Geoawesomeness