中国二手网04月26日讯
英国《科学报告》杂志23日发表的一项环境学研究，英国人工智能团队报告了一种能测试海洋环境中大塑料（大于5毫米）漂浮垃圾带的新办法。研究职员借助欧洲空间局“哨兵2”号卫星数据，练习机器学习算法将塑料从其他材料中区分出来，平均准确率达86%，局部地区最高达到了100%。
人类活动与垃圾排放，让大塑料涌入海洋，怎么样将塑料从其它漂浮物中准确高效辨别出来成为难点。鉴于漂浮物吸收和反射的可见光与红外光波长各有所异，英国普利茅斯海洋实验室研究职员劳伦·比尔曼及其同事借助这种光谱特点，在“哨兵2”号数据中辨别出了漂浮物带。研究团队随后练习了一种机器学习算法，能依据不一样塑料和天然材料的特定光谱特点，为组成这些漂浮带的个体材料进行分类。
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和2019在米蒂利尼海岸（希腊）部署的漂浮塑料的卫星数据。他们还借助了之前获得的、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。
研究团队借助四个不一样区域沿岸海域的“哨兵2”号数据检测了这种办法：阿克拉（加纳）、圣胡安岛（加拿大）、岘港（越南）和苏格兰东部（英国）。该办法能以86%的平均准确率成功将四个地方的塑料从其他漂浮材料或海水中区分出来，在圣胡安岛的准确率更是达到了100%。
该研究结果表明，这种办法在四个不一样的海岸带都获得了成功。研究职员期望这种办法可以与无人机或高分辨率卫星联用，提升对海洋塑料垃圾的全球监测。
