陆域塑料垃圾的卫星监测
计算机与社会
2023-01-23 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
图像与视频处理
摘要
塑料垃圾是一种难以监测的重要环境污染物。我们创建了一套神经网络系统，以分析 Sentinel-2 卫星数据的光谱、空间与时间成分，从而识别陆域垃圾聚集。该系统在大陆尺度上运行。我们在印度尼西亚评估了性能，检测到 374 处垃圾聚集，超过公共数据库中站点数量的两倍。同一系统部署于东南亚十二个国家，识别出 996 个随后被确认的垃圾站点。对于每个被检测到的站点，我们通过算法随时间监测垃圾站点足迹，并交叉引用其他数据集以生成物理与社会元数据。19% 的检测垃圾站点位于距水道 200 m 以内。众多站点直接坐落于河岸上，具有极高的海洋泄漏风险。
引用
@article{arxiv.2204.01485,
title = {Satellite Monitoring of Terrestrial Plastic Waste},
author = {Caleb Kruse and Edward Boyda and Sully Chen and Krishna Karra and Tristan Bou-Nahra and Dan Hammer and Jennifer Mathis and Taylor Maddalene and Jenna Jambeck and Fabien Laurier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.01485},
year = {2023}
}
备注
14 pages, 14 figures