国际资讯|一项使用卫星检测海洋塑料污染的开拓性研究
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英文原文来源：pml.ac.uk
中文编译整理：慧天地国际站一鸣
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普利茅斯海洋实验室(Plymouth Marine Laboratory)的科学家们探索了一项探测漂浮在海面上的塑料物的开创性技术，该技术成果于上周发表在了Scientific Reports上。
地球观测组织的科学家们分析了欧空局Sentinel-2卫星的数据，从而开发出了这种新方法。这一方法首次证明，漂浮在沿海水域的聚积的塑料碎片可以被卫星探测到。
使用这种方法，研究人员可以将大于5毫米的塑料颗粒的聚集体与天然漂浮物（例如海藻、浮木和泡沫）区分开来，并且在四个案例研究地点的平均准确度达到了86％。这项技术项目主要由自然环境研究委员会(Natural Environment Research Council)的ACCORD研究项目资助，这也是迈出开发一种可以检测世界各地水域漂浮塑料斑块的方法的第一步。
图1：上图为加纳水域增强的真彩色图像。下图则展示了使用漂浮碎片指数（FDI）后，可疑塑料变得更加明显。这是使用欧空局开源Sentinel应用平台（SNAP 6.0）软件生成的卫星图像。
（图片来源：Plymouth Marine Laboratory）
该研究团队通过一种算法对沿海水域的高分辨率、多光谱光学卫星数据进行了处理，从而突出了漂浮在海洋表面的物体，为Sentinel-2多光谱仪器创建了漂浮碎片指数(Floating Debris Index, FDI)。
下一步则是识别漂浮的塑料。得益于与爱琴大学(University of the Aegean)的合作（他们分享了关于塑料物的详细信息，以便研究人员对塑料垃圾进行新的研究），该研究团队能够准确地知道Sentinel-2通过FDI“看到”了什么，因此能够为漂浮的塑料建立一个光学特征。这些已知的塑料检测结果进一步由南非德班严重洪灾后检测到的有效塑料数据所补充。一旦塑料特征被确定，研究小组就开始对天然碎片进行同样的处理，例如浮木、海藻和海洋泡沫，这些漂浮物很可能与塑料物碎片混合在一起。
随着算法开发和验证的完成，该研究团队开始在“野外”寻找塑料物。根据已发表的研究成果和社交媒体中的帖子，他们在两个发达国家——加拿大（海湾群岛）和英国苏格兰，以及两个发展中国家——加纳（阿克拉）和越南（岘港）进行了实验研究。
他们使用光谱特征和FDI，以及归一化植被指数（NDVI），人工挑选出了那些疑似带有明显塑料物信息的像素。然后使用自动化方法，利用朴素贝叶斯分类模型(Naïve Bayes classification model)对浮体材料进行分类。该朴素贝叶斯分类器是一种概率算法，它可以计算出被检测到的像素属于其训练过的材料类别的概率（在这种情况下，类别即为已知的塑料，海水，浮木，海藻和海洋泡沫）。
在这四个研究地点中，疑似塑料的物体被成功归类为塑料的总体准确度为86％（其中海湾群岛100％，阿克拉87％，苏格兰83％和岘港77％）。不太准确的分类是由于像素中漂浮的碎片数量不足够，以及一小部分疑似塑料被识别为海洋泡沫。该团队将继续改进这项技术，以求进一步提高其在浑浊的沿海水域和大型河流系统中检测漂浮塑料斑块的准确性。
普利茅斯海洋实验室地球观测科学家，这项研究的主要作者劳伦·比尔曼博士(Dr Lauren Biermann)评论道：“塑料污染是一个全球性问题。在该项目周期结束之后，这种方法有望为未来研究人员利用卫星和无人机解决海洋塑料问题提供一个跳板。然而，只有同时解决塑料的源头问题和减少塑料的生产量，我们才能取得有意义的进展。”
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