英国:AI+卫星 监测全球海洋塑料垃圾
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文章转载自微信公众号海丝科情,信息来源:科技日报、Plymouth Marine Laboratory等,版权归原作者及刊载媒体所有。
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使用欧洲空间局(欧空局)开放源码哨兵应用平台(SNAP 6.0)软件生成的卫星图像。图片来源:www.pml.ac.uk
英国《科学报告》杂志23日发表的一项环境学研究,英国人工智能团队报告了一种能检测海洋环境中大塑料(大于5毫米)漂浮垃圾带的新方法。研究人员利用欧洲空间局“哨兵2”号卫星数据,训练机器学习算法将塑料从其他材料中区分出来,平均准确率达86%,局部区域最高达到了100%。
DOI: 10.1038/s41598-020-62298-z
图片来源:www.planetobserver.com
人类活动与垃圾排放,让大量塑料涌入海洋,如何将塑料从其它漂浮物中准确高效鉴别出来成为难题。鉴于漂浮物吸收和反射的可见光与红外光波长各有所异,英国普利茅斯海洋实验室研究人员劳伦·比尔曼及其同事利用这种光谱特征,在“哨兵2”号数据中识别出了漂浮物带。研究团队随后训练了一种机器学习算法,能根据不同塑料和天然材料的特定光谱特征,为组成这些漂浮带的个体材料进行分类。
图片来源:www.stormfront.org
机器学习算法利用到的这些特征,是来自于2019年4月24日冲到南非德班港的塑料垃圾的卫星数据,以及研究团队2018年和2019年在米蒂利尼海岸(希腊)部署的漂浮塑料的卫星数据。他们还利用了之前获得的、可能会与海洋塑料同时发现的海藻、木质物、泡沫和火山岩等天然材料的卫星数据。
图片来源:earth.esa.int
与爱琴海大学的合作,分享已部署的塑料靶材的信息,进行塑料垃圾的新研究,因此该团队能够准确了解Sentinel-2通过FDI所“看到的”东西,能够为浮动塑料建立光学标记。在南非德班发生严重洪灾之后,对这些已知的塑料检测结果进行了补充,并补充了经过验证的塑料数据。
研究团队利用四个不同地区沿岸海域的“哨兵2”号数据测试了这种方法:阿克拉(加纳)、圣胡安岛(加拿大)、岘港(越南)和苏格兰东部(英国)。该方法能以86%的平均准确率成功将四个地方的塑料从其他漂浮材料或海水中区分出来,在圣胡安岛的准确率更是达到了100%。
该研究结果表明,这种方法在四个不同的海岸带都取得了成功。研究人员希望这种方法可以与无人机或高分辨率卫星联用,提高对海洋塑料垃圾的全球监测。
东南亚和西印度洋的沿海和海洋环境丰富多样,具有高度的生物多样性和生产力。然而,沿海生态系统受到人类活动、全球市场、经济增长及全球气候变化影响的威胁。
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