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衛(wèi)星聯(lián)手機(jī)器學(xué)習(xí),如何檢測海洋中的塑料垃圾?

人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)
塑料制品往往色彩多樣,不同尺寸,不同類型,大多數(shù)由多種化學(xué)物質(zhì)制成,更糟糕的是,地球上的海洋區(qū)域廣闊無垠,每年新增的數(shù)百萬噸塑料很快就會四散蔓延,這種“大塑料”會逐漸分解成細(xì)小的塑料塊,難以循跡,給海洋生物造成致命威脅。

大家應(yīng)該都很清楚,塑料垃圾對于海洋生物一直是種可怕的威脅,然而目前為止,我們依然很難檢測到海洋中的塑料污染狀況。

塑料制品往往色彩多樣,不同尺寸,不同類型,大多數(shù)由多種化學(xué)物質(zhì)制成,更糟糕的是,地球上的海洋區(qū)域廣闊無垠,每年新增的數(shù)百萬噸塑料很快就會四散蔓延,這種“大塑料”會逐漸分解成細(xì)小的塑料塊,難以循跡,給海洋生物造成致命威脅。

而只有確定海洋區(qū)域內(nèi)哪些位置的塑料制品最多,才能制定出有針對性的清潔與污染預(yù)防舉措。

根據(jù)近期《自然通訊(Scientific Reports)》期刊上發(fā)表的最新研究結(jié)果顯示,以機(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的氣象衛(wèi)星,可以搞定海洋環(huán)境塑料污染的追蹤任務(wù)。

英國普利茅斯海洋實(shí)驗(yàn)室的一支科學(xué)家小組就此進(jìn)行測試,利用經(jīng)過訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析由歐洲航天局運(yùn)行的兩顆衛(wèi)星發(fā)回的數(shù)據(jù),從而找出與塑料垃圾相關(guān)的蛛絲馬跡。

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▲ 圖:氣象衛(wèi)星的主責(zé),本是立足環(huán)地球軌道,觀察威力強(qiáng)大的雷暴與龍卷風(fēng)。圖片來源/美國航空航天局(NASA)

本次研究中使用的兩顆Sentinel-2衛(wèi)星,均配備有12波段多光譜儀(MSI)傳感器,能夠以10米為基本像素單位,收集海面上的高分辨率圖像。在兩顆衛(wèi)星的協(xié)同努力下,系統(tǒng)每隔2-5天,即可從世界各地的沿海區(qū)域內(nèi)重復(fù)收集數(shù)據(jù)。換句話說,這套系統(tǒng)每個(gè)月能夠?qū)Φ厍蛏纤朽徍N恢眠M(jìn)行6-15次全景圖像收集——這可是一大批數(shù)據(jù)!

衛(wèi)星會收集包括光信號在內(nèi)的多種數(shù)據(jù)類型,并根據(jù)對象反射的光信號波長,區(qū)分目標(biāo)的具體材質(zhì)。從原理層面來看,清澈的海水能夠高效吸收近紅外(NIR)到短波紅外(SWIR)光譜范圍內(nèi)的光波,而塑料及天然碎屑等漂浮物則會大量反射近紅外光波。這種光吸收水平層面的差異,也讓衛(wèi)星在理論上獲得了檢測海面漂浮物的能力。

不同漂浮物的近紅外信號也有所區(qū)別。研究人員利用衛(wèi)星數(shù)據(jù),訓(xùn)練出一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,成功地從衛(wèi)星捕捉到的光信號數(shù)據(jù)中,識別出漂浮塑料的光信號,進(jìn)而發(fā)現(xiàn)了希臘海岸周邊存在的塑料漂浮區(qū)。研究人員們還利用這類光數(shù)據(jù),教會了算法將某些近紅外光信號與漂浮的塑料碎片關(guān)聯(lián)起來。同樣的,算法也逐步學(xué)會了如何區(qū)分塑料與天然物質(zhì)(例如海藻,浮木,以及泡沫塑料等)。

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▲ 圖:衛(wèi)星每2-5天對世界范圍內(nèi)各沿海地區(qū)進(jìn)行重復(fù)拍攝,借此收集大量可用于跟蹤海洋內(nèi)塑料污染狀況的數(shù)據(jù)。

在算法開始運(yùn)行之后,研究人員開始利用來自全球四大沿海水域的衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,分別為:阿克拉(加納)、圣克安群島(加拿大)、達(dá)南(越南)以及蘇格蘭(英國)。總體而言,該算法能夠以86%的準(zhǔn)確度識別出塑料污染,該算法在分析圣胡安群島的數(shù)據(jù)時(shí)帶來了100%準(zhǔn)確度。

此外,該算法還能根據(jù)衛(wèi)星數(shù)據(jù),定位尺寸≥5毫米的塑料碎片,正是這類“大塑料” 逐漸分解成細(xì)小的塑料塊,給海洋生物造成了致命威脅。上述結(jié)果也表明,將衛(wèi)星數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法結(jié)合,確實(shí)能幫助人類跟蹤并清理全球塑料污染難題。

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: 科技行者
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