根据英国《科学报告》杂志昨日发表的一项环境学研究称,英国某人工智能团队报告了一种可以检测环境中大塑料(>5mm)漂浮垃圾带的新方法。研究人员利用欧洲空间局“哨兵2号”的卫星数据,利用机器学习算法将塑料与其他材料区分出来,平均准确率高达86%,局部区域最高达到了100%。
海洋垃圾(图片来源:NOAA Marine Debris Program)
人类活动让大量垃圾涌入海洋,如何将塑料与其他漂浮物垃圾分辨出来成为了难题,由于漂浮物吸收和反射的的可见光与红外光波长存在差异,研究人员便利用这种光谱特征识别了漂浮物带。之后他们利用机器学习算法,根据不同塑料和天然材料的特定光谱特征,为漂浮带的材料进行分类。
算法利用到的这些特征,是来自于2019年4月24日冲到南非德班港的塑料垃圾的卫星数据,以及研究团队2018年和2019年在米蒂利尼海岸(希腊)部署的漂浮塑料的卫星数据。他们还利用了之前获得的、可能会与海洋塑料同时发现的海藻、木质物、泡沫和火山岩等天然材料的卫星数据。
研究人员希望这种方法可以与无人机或高分辨率卫星联用,提高对海洋塑料垃圾的全球监测。
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