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未來，該應(yīng)用程序有望適用于無人機(jī)等設(shè)備，以實現(xiàn)遙感過程的自動化。圖片來源：巴塞羅那大學(xué)教授àlex Aguilar
漂浮在海洋中的大型垃圾對全球海洋生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成了威脅。漂浮垃圾密度最大的洋域是大洋流——旋轉(zhuǎn)并捕捉垃圾的循環(huán)洋流系統(tǒng)，但在沿海水域和地中海等半封閉海域也大量存在各種垃圾。
西班牙巴塞羅那大學(xué)生物學(xué)院和生物多樣性研究所研發(fā)的一項名為MARLIT的技術(shù)能使海上漂浮塑料的檢測和定量的可靠性超過80%。近日，相關(guān)論文刊登于《環(huán)境污染》。MARLIT是一個基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)設(shè)計的算法的開放訪問web應(yīng)用程序。
研究人員利用人工智能技術(shù)對加泰羅尼亞地中海海岸的3800多幅航拍圖像進(jìn)行了分析，這將有助于研究人員在評估全球海洋中塑料污染物的存在、密度和分布等。
傳統(tǒng)上，直接觀測是評估海上漂浮宏觀垃圾影響的常用方法。然而，浩瀚的海洋面積和龐大的垃圾數(shù)據(jù)量使研究人員難以推進(jìn)監(jiān)測研究。這篇文章的第一作者、大型海洋哺乳動物研究小組成員Odei Garcia-Garin指出：“自動航空攝影技術(shù)與分析算法相結(jié)合是控制和研究這類污染物的更有效辦法?！?/p>
于是，研究人員設(shè)計了一種新的算法，借助應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過航拍照片自動量化海洋中的漂浮塑料。深度學(xué)習(xí)技術(shù)是一種自動學(xué)習(xí)方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)并將學(xué)習(xí)提升到更高水平。
而且，研究人員認(rèn)為，監(jiān)測過程的自動化和MARLIT等應(yīng)用程序的使用，將有助于各國履行相關(guān)國際條約。
相關(guān)論文信息：http://dx.doi.org/10.1016/j.envpol.2021.116490
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