[論文レビュー] Satellite Data Shows Resilience of Tigrayan Farmers in Crop Cultivation During Civil War

Hannah Kerner, Catherine Nakalembe+5 more|arXiv (Cornell University)|Dec 17, 2023

Animal Diversity and Health Studies被引用数 4

ひとこと要約

衛星画像と機械学習を用いて、2020年から2022年までのアEthiオピア・ティグライでの戦争期に、農業耕作地の面積を推定した。戦前（2020年）の113万ヘクタールから戦中（2021年）の122万ヘクタールへとほとんど変化がなかった。これは、戦争下でも小規模農業が強く回復可能であることを示しており、地上調査が不可能な地域における紛争影響のモニタリングを可能にする。

ABSTRACT

The Tigray War was an armed conflict that took place primarily in the Tigray region of northern Ethiopia from November 3, 2020 to November 2, 2022. Given the importance of agriculture in Tigray to livelihoods and food security, determining the impact of the war on cultivated area is critical. However, quantifying this impact was difficult due to restricted movement within and into the region and conflict-driven insecurity and blockages. Using satellite imagery and statistical area estimation techniques, we assessed changes in crop cultivation area in Tigray before and during the war. Our findings show that cultivated area was largely stable between 2020-2021 despite the widespread impacts of the war. We estimated $1,132,000\pm133,000$ hectares of cultivation in pre-war 2020 compared to $1,217,000 \pm 132,000$ hectares in wartime 2021. Comparing changes inside and outside of a 5 km buffer around conflict events, we found a slightly higher upper confidence limit of cropland loss within the buffer (0-3%) compared to outside the buffer (0-1%). Our results support other reports that despite widespread war-related disruptions, Tigrayan farmers were largely able to sustain cultivation. Our study demonstrates the capability of remote sensing combined with machine learning and statistical techniques to provide timely, transparent area estimates for monitoring food security in regions inaccessible due to conflict.

研究の動機と目的

• 地上アクセスが制限される紛争地域における農業用地利用への影響を評価すること。
• 地上からのデータ収集が困難な状況下で、リモートセンシングを用いて戦前と戦中の耕作地面積の変化を定量化し、食料安全保障の監視を支援すること。
• 地上調査が不可能な紛争地域において、機械学習と統計的手法を用いた衛星ベースの面積推定の実用性を示すこと。
• 人道的対応と紛争が激しく影響を受ける地域の政策立案を支援するため、透明性があり再現可能な推定値を提供すること。

提案手法

• 2020年と2021年のマルチタイムリモートセンシング画像を、Sentinel-2およびPlanetScope衛星コンステレーション（3 m/ピixe）から取得した。
• 作物分類に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を適用し、PlanetScopeおよびGoogle Earthの高分解能参照データで訓練した。
• 専門家が検証したラベルを用いた層別無作為抽出法を採用し、トレーニングおよび検証の精度を確保した。
• 統計的面積推定技術を用いて、標本レベルの作物分類結果を地域スケールの耕作地面積推定値に拡張し、信頼区間を算出した。
• ACLEDデータから得た紛争発生地点の周囲5 kmバッファ内とそれ以外の地域における耕作地変化を比較し、紛争の局所的影響を評価した。
• 結果の妥当性と一貫性を確認するため、独立した地上データと同時期の研究とを比較した。

(a) Map of conflict events in ACLED dataset in 2020 and 2021

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ティグライ紛争が2020年から2021年の間に耕作地面積にどの程度の変化をもたらしたか。
• RQ2 紛争発生地点に近い地域と遠い地域における畑の面積変化にどのような差があるか。
• RQ3 地上データが入手不能な紛争地域において、衛星リモートセンシングと機械学習が信頼性があり大規模な面積推定を可能にするか。
• RQ4 ティグライの小規模農業の回復力は、世界的に見ると他の紛争影響地域と比べてどう異なるか。

主な発見

• ティグライの耕作地面積は戦争期に安定しており、2020年には1,132,000 ± 133,000ヘクタール、2021年には1,217,000 ± 132,000ヘクタールであった。
• 紛争発生地点から5 km以内の地域では、畑の損失率の上限信頼区間が3%であったのに対し、バッファ外では1%にとどまり、紛争地帯周辺でのわずかな混乱が示された。
• 本研究が推定した畑の損失面積（約71.4 kha）は、同時期の地上調査研究と一致しており、リモートセンシング手法の妥当性が裏付けられた。
• 人道的支援の遮断や食料在庫の破壊といった広範な戦争関連の混乱にもかかわらず、ティグライの農家はほとんどが栽培を継続した。
• ティグライで観察された回復力は、世界的な紛争傾向とは対照的であり、通常は15%から30%の畑の損失が見られるのに対し、本研究では著しく低い水準であった。
• 本研究の手法は、地上調査が不可能な紛争地域において、タイムリーで透明性があり再現可能な食料安全保障の監視が可能であることを示した。

(b) Timeline of events in ACLED database. The crop calendar and timeline of key political events are shown at the bottom, including the official start of the war in November 2020.