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新AI算法能監(jiān)測(cè)全球海洋塑料垃圾,平均準(zhǔn)確率達(dá)86%

欄目:行業(yè)動(dòng)態(tài) · 發(fā)布日期:2020年4月24日 · 作者:中成泵業(yè)

在英國(guó)《科學(xué)報(bào)告》雜志4月23日發(fā)表的一項(xiàng)環(huán)境研究報(bào)告中,英國(guó)人工智能小組報(bào)告了一種新方法,可以檢測(cè)海洋環(huán)境中大型塑料(5毫米以上)漂浮垃圾帶。研究人員利用歐洲航天局的“哨兵2號(hào)”衛(wèi)星數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法,將塑料與其他材料區(qū)分開(kāi)來(lái)。平均準(zhǔn)確率為86%,局部達(dá)到最大100%。螺桿泵

人類(lèi)的活動(dòng)和垃圾的排放已經(jīng)導(dǎo)致許多塑料流入海洋。如何準(zhǔn)確有效地識(shí)別漂浮物中的塑料已成為一個(gè)難題。鑒于漂浮物吸收和反射的可見(jiàn)光和紅外光波長(zhǎng)不同,英國(guó)普利茅斯海洋實(shí)驗(yàn)室的勞倫特·比爾曼和同事利用這一光譜特征對(duì)“哨兵2號(hào)”目標(biāo)帶數(shù)據(jù)中的漂浮物進(jìn)行了識(shí)別。研究小組隨后訓(xùn)練了一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,根據(jù)不同塑料和天然材料的特定光譜特性,對(duì)構(gòu)成這些漂浮帶的各種材料進(jìn)行分類(lèi)。不銹鋼磁力泵

機(jī)器學(xué)習(xí)算法使用的這些特征來(lái)自于2019年4月24日被沖入南非德班港的塑料垃圾衛(wèi)星數(shù)據(jù),以及2018年和2019年部署在米蒂利尼海岸(希臘)海岸的漂浮塑料衛(wèi)星數(shù)據(jù)。他們還利用了先前獲得的有關(guān)天然材料的衛(wèi)星數(shù)據(jù),如海藻、泡沫、木材和火山巖,這些材料可能與海洋塑料同時(shí)被發(fā)現(xiàn)。計(jì)量泵

研究小組使用哨兵2號(hào)在四個(gè)不同地區(qū)的沿海水域的數(shù)據(jù)測(cè)試了這種方法:阿克拉(加納)、峴港(越南)、圣胡安島(加拿大)和東蘇格蘭(英國(guó))。該方法能成功地將四個(gè)位置的塑料與其它漂浮物或海水區(qū)分開(kāi)來(lái),平均準(zhǔn)確率達(dá)86%,在圣胡安島的準(zhǔn)確率達(dá)到100%。離心泵

研究結(jié)果表明,該方法在四個(gè)不同的海岸帶上取得了成功。研究人員希望這種方法可以與無(wú)人機(jī)或高分辨率衛(wèi)星結(jié)合使用,以改善對(duì)海洋塑料廢物的全球監(jiān)測(cè)。排污泵


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