新AI算灋能監測全球海洋塑膠垃圾

科技日報北京4月23日電英國《科學報告》雜誌23日發表的一項環境學研究,英國人工智慧團隊報告了一種能檢測海洋環境中大塑膠漂浮垃圾帶的新方法。研究人員利用歐洲空間局“哨兵2”號衛星數據,訓練機器學習算灋將塑膠從其他資料中區分出來,平均準確率達86%,局部區域最高達到了100%。

科技日報北京4月23日電(記者張夢然)英國《科學報告》雜誌23日發表的一項環境學研究,英國人工智慧團隊報告了一種能檢測海洋環境中大塑膠(大於5毫米)漂浮垃圾帶的新方法。研究人員利用歐洲空間局“哨兵2”號衛星數據,訓練機器學習算灋將塑膠從其他資料中區分出來,平均準確率達86%,局部區域最高達到了100%。

人類活動與垃圾排放,讓大量塑膠湧入海洋,如何將塑膠從其它漂浮物中準確高效鑒別出來成為難題。鑒於漂浮物吸收和反射的可見光與紅外光波長各有所异,英國普利茅斯海洋實驗室研究人員勞倫·比爾曼及其同事利用這種光譜特徵,在“哨兵2”號數據中識別出了漂浮物帶。研究團隊隨後訓練了一種機器學習算灋,能根據不同塑膠和天然材料的特定光譜特徵,為組成這些漂浮帶的個體資料進行分類。

機器學習算灋利用到的這些特徵,是來自於2019年4月24日沖到南非德班港的塑膠垃圾的衛星數據,以及研究團隊2018年和2019年在米蒂利尼海岸(希臘)部署的漂浮塑膠的衛星數據。他們還利用了之前獲得的、可能會與海洋塑膠同時發現的海藻、木質物、泡沫和火山岩等天然材料的衛星數據。

研究團隊利用四個不同地區沿岸海域的“哨兵2”號數據測試了這種方法:阿克拉(加納)、聖胡安島(加拿大)、峴港(越南)和蘇格蘭東部(英國)。該方法能以86%的平均準確率成功將四個地方的塑膠從其他漂浮資料或海水中區分出來,在聖胡安島的準確率更是達到了100%。

該研究結果表明,這種方法在四個不同的海岸帶都取得了成功。研究人員希望這種方法可以與無人機或高解析度衛星聯用,提高對海洋塑膠垃圾的全球監測。

總編輯圈點

是我們每個人的日常需求,才使得塑膠產量呈指數級翻倍。想要這些塑膠消失很容易——流入大海,很快就可以淡出人們的視野。但實際上,它們中的絕大多數會一直存在,幽靈一般以各種管道與我們捆綁在一起。時至今日,人類已然意識到海洋塑膠污染的深度和廣度遠超預期,但想要追跡它們的具體分布情况,科技上一直有待提升。如今研究者們利用AI與衛星數據的雙重“追擊”,遠比以往更為精確、全面地從空間和生態層面評估了問題的嚴重性,進而幫助我們採取更大規模的清理和緩解措施。

本文標題: 新AI算灋能監測全球海洋塑膠垃圾
永久網址: https://www.laoziliao.net/doc/1678413438870344
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