物理科技生物学-PHYICA

一个基于人工智能的应用程序,爱土之争研究漂浮的海洋大型垃圾

地球 2022-09-05 00:00:06

巴塞罗那大学 从左到右,专家莫甘娜·维吉、奥代·加西亚-加林和贝特朗·布沙尔

信用:CRG大型海洋脊椎动物协会 漂浮的海洋大垃圾对全世界海洋生态系统的保护构成威胁

漂浮垃圾密度最大的地方是大洋环流——旋转并捕捉垃圾的环流系统——但污染性垃圾在沿海水域和地中海等半封闭海域非常丰富

根据发表在《环境污染》杂志上的一项研究,由巴塞罗那大学生物学院和生物多样性研究所的专家进行的一项研究表明,基于深度学习技术设计的算法的开放访问网络应用MARLIT将能够以超过80%的可靠性检测和量化海洋中的漂浮塑料

这种方法是通过人工智能技术对加泰罗尼亚地中海海岸的3800多幅航空图像进行分析的结果,它将使研究人员能够在评估全世界海洋中塑料污染物的存在、密度和分布方面取得进展

发表在《环境污染》杂志上的这项研究的参与者中,有联合生物研究所大型海洋脊椎动物联合研究小组和生物信息学研究所生物统计学和生物信息学研究小组的专家,他们被整合到生物信息学巴塞罗那平台中

漂浮并污染海洋的垃圾 历史上,直接观察(船、飞机等

)是评估漂浮海洋大型垃圾影响的通用方法的基础

然而,巨大的海洋面积和数据量使研究人员难以推进监测研究

“自动航空摄影技术与分析算法相结合,是控制和研究这类污染物的更有效的方法,”奥代·加西亚-加林指出,他是这篇文章的第一作者,也是《CRG大型海洋哺乳动物研究》的成员,由阿吉拉尔教授领导

“然而,他继续说道,这些材料的自动化遥感还处于早期阶段

海洋中有几个因素(波浪、风、云等)

)利用海洋表面的航空图像自动加强对漂浮垃圾的检测

这就是为什么只有少数研究致力于将算法应用到这个新的研究环境中

" 专家们设计了一种新的算法,通过应用深度学习技术,自动学习方法和能够学习并将学习提高到更高水平的人工神经网络,通过航空照片自动量化海洋中的漂浮塑料

“无人机和飞机在海洋垃圾监测活动中获得的大量海洋表面图像,以及在已知漂浮物体的实验研究中获得的大量图像,使我们能够开发和测试一种新的算法,该算法在漂浮海洋垃圾的遥感中达到80%的精度,”UB和IRBio的进化生物学、生态学和环境科学部门成员加西亚-加林指出

用深度学习技术保护海洋 新算法已在MARLIT上实现,MARLIT是一个开放访问的网络应用程序,可用于所有管理人员和专业人员研究利用航空图像检测和量化漂浮的海洋宏垃圾

特别是,这是一个基于“闪亮”包的概念证明,这是一个方法创新,对加快海洋大型漂浮垃圾的监测程序很感兴趣

MARLIT支持对图像进行单独分析,并根据用户指南将图像分成几个部分,识别每个特定区域中是否存在漂浮垃圾,并使用图像元数据(高度、分辨率)估计它们的密度

在未来,它有望将该应用程序应用于远程传感器(例如无人机),以实现远程传感过程的自动化

在欧洲一级,《欧盟海洋战略框架指令》指出,应应用最大限度减少海洋污染监测技术,以实现对海洋环境状况的持续评估

该研究的作者总结道:“因此,监控过程的自动化和应用程序(如MARLIT)的使用将有助于成员国履行指令。”

来源:由phyica.com整理转载自PH,转载请保留出处和链接!

本文链接:http://www.phyica.com/diqiu/22911.html

发表评论

用户头像 游客
此处应有掌声~

评论列表

还没有评论,快来说点什么吧~