从太空到政策：基于地理空间数据的可扩展砖窑检测与自动合规性监控

空气污染每年导致 700 万人死亡。砖窑行业对经济发展贡献显著，但也占印度空气污染的 8-14%。政策制定者已实施合规措施来监管砖窑。排放清单对于空气质量建模和源解析研究至关重要。然而，砖窑行业在很大程度上缺乏组织性，因此需要耗费大量人力的调查工作来进行监控。空气质量研究人员近期的工作依赖于使用卫星图像对砖窑进行人工标注以建立排放清单，但这种方法缺乏可扩展性。基于机器学习的物体检测方法在检测砖窑方面已显示出潜力；然而，先前的研究通常依赖昂贵的高分辨率图像，且未能与政府政策相结合。在这项工作中，我们开发了一个可扩展的机器学习流程，利用来自 Planet Labs 的免费中分辨率卫星图像，在印度河-恒河平原的五个邦检测并分类了 30638 座砖窑。我们的检测结果与地面调查具有高度相关性。我们根据政府政策进行了自动合规性分析。在德里空气域，更严格的政策执行已促使高效砖窑技术的采用。本研究强调了制定包容性政策的必要性，以平衡环境可持续性与工人的生计。