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新AI算法能监测全球海洋塑料垃圾,平均准确率达86%

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行业动态 · 发布日期:2020年4月24日 · 作者:中成泵业

在英国《科学报告》杂志4月23日发表的一项环境研究报告中,英国人工智能小组报告了一种新方法,可以检测海洋环境中大型塑料(5毫米以上)漂浮垃圾带。研究人员利用欧洲航天局的“哨兵2号”卫星数据训练机器学习算法,将塑料与其他材料区分开来。平均准确率为86%,局部达到最大100%。螺杆泵

人类的活动和垃圾的排放已经导致许多塑料流入海洋。如何准确有效地识别漂浮物中的塑料已成为一个难题。鉴于漂浮物吸收和反射的可见光和红外光波长不同,英国普利茅斯海洋实验室的劳伦特·比尔曼和同事利用这一光谱特征对“哨兵2号”目标带数据中的漂浮物进行了识别。研究小组随后训练了一种机器学习算法,根据不同塑料和天然材料的特定光谱特性,对构成这些漂浮带的各种材料进行分类。不锈钢磁力泵

机器学习算法使用的这些特征来自于2019年4月24日被冲入南非德班港的塑料垃圾卫星数据,以及2018年和2019年部署在米蒂利尼海岸(希腊)海岸的漂浮塑料卫星数据。他们还利用了先前获得的有关天然材料的卫星数据,如海藻、泡沫、木材和火山岩,这些材料可能与海洋塑料同时被发现。计量泵

研究小组使用哨兵2号在四个不同地区的沿海水域的数据测试了这种方法:阿克拉(加纳)、岘港(越南)、圣胡安岛(加拿大)和东苏格兰(英国)。该方法能成功地将四个位置的塑料与其它漂浮物或海水区分开来,平均准确率达86%,在圣胡安岛的准确率达到100%。离心泵

研究结果表明,该方法在四个不同的海岸带上取得了成功。研究人员希望这种方法可以与无人机或高分辨率卫星结合使用,以改善对海洋塑料废物的全球监测。排污泵


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