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无人机和机器学习揭示河流栖息地塑料污染的规模

导读塑料污染是一个重大的全球性问题,但把握问题的规模可能具有挑战性。在最近发表在《科学报告》上的一项研究中,筑波大学的研究人员开发了一...

塑料污染是一个重大的全球性问题,但把握问题的规模可能具有挑战性。在最近发表在《科学报告》上的一项研究中,筑波大学的研究人员开发了一种绘制河流周围塑料垃圾的新方法。

随着人口的增长,产生的废物量也在增加。现在可以在地球上的每个环境中找到塑料。河岸环境可能成为污染的热点,因为河流沿途收集和运输废物。在河流中,塑料垃圾会降低水质,增加洪水风险,并损害使用河流和周围栖息地的动植物物种。

解决垃圾问题的第一步是了解塑料在哪里堆积。

该研究的主要作者FatwaRamdani教授说:“已经测试了许多技术来绘制不同环境中的垃圾地图,但这些技术通常很复杂或昂贵。”“我们着手寻找一种更简单、更具成本效益的方法来绘制可广泛应用的河岸系统污染图。”

为此,研究人员结合使用了非常高分辨率的光学和热图像,这些图像是使用低空飞行的无人机收集的。这些无人机被用来检测尼西亚玛琅市布兰塔斯河沿岸的塑料污染。然后使用机器学习方法来处理图像。测试了三种不同的机器学习分类器,看哪一种可以最准确地识别不同类型的物体,包括塑料。

“使用这些方法,我们发现光学和热图像的组合可以最准确地估计塑料垃圾的数量,”Ramdani教授解释说。“就其本身而言,这两种图像类型都不会产生特别准确的结果。”

研究人员还发现,一种分类方法——XGBoost——比其他测试的方法表现更好。这种方法仍然存在一些挑战。例如,塑料是漂浮在表面还是浸没在水中,都会在一定程度上影响结果。

然而,这种新方法是识别污染热点的有用步骤。了解塑料在环境中的积聚位置有助于确定清理工作的目标,并可能提供对污染源的深入了解。

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