近日，李熙教授课题组研发构建的非洲长时序细粒度资产财富数据集成功被联合国可持续发展解决方案网络（SDSN）“SDGs Today”平台收录，将为全球可持续发展目标（SDGs）的监测与评估提供重要数据支撑。该成果相关研究论文已发表于《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》（JAG，一区Top期刊）。博士生王孟杰为论文第一作者，李熙教授为论文通讯作者。

图1 SDGs Today平台展示的非洲资产财富数据界面

消除贫困是联合国可持续发展目标（SDGs）的首要任务。资产财富作为能够客观反映家庭长期经济状况的重要指标，一直被广泛用于贫困监测与评估。然而，非洲地区的资产调查数据极度匮乏，加之夜间灯光在该地区普遍缺乏，使得依赖夜光影像进行资产财富估算面临显著局限。针对这一问题，李熙教授课题组创新性地提出了引入夜光辐射效应特征，通过利用周边照明区域的夜光空间邻域信息，为非洲大范围无照明区域补充了关键特征信息。该方法有效提升了资产财富估算的精度，为在数据稀缺地区实现贫困动态监测提供了新的技术路径。

图2 资产财富估算流程图

基于所构建的资产财富估算模型，李熙教授课题组成功构建了非洲长时序细粒度定居点资产财富分布数据集。研究结果显示，非洲大部分地区的资产财富增长依然十分缓慢，部分区域甚至出现了显著的负增长，表明非洲地区的减贫进程仍面临严峻挑战。

图3 非洲资产财富时空变化结果。

（a）和（b）分别为2012年和2022年资产财富分布结果；（c）为2012-2022年期间资产财富变化。

非洲资产财富数据集链接：https://sdgstoday.org/dataset/african-wealth-assets

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.jag.2024.104269