Los drones y el aprendizaje automático están ayudando a revelar el alcance de la contaminación plástica

Los drones y el aprendizaje automático están ayudando a revelar el alcance de la contaminación plástica


14 de mayo de 2022

(Noticias de Nanowerk) La contaminación plástica es un problema global importante, pero medir la escala del problema puede ser difícil. En un estudio reciente (Informes científicos«Mapeo de la abundancia de macrobasura en las zonas ribereñas usando una combinación de sensores ópticos y térmicos»), los investigadores de la Universidad de Tsukuba desarrollaron un método novedoso para mapear los desechos plásticos cerca de los ríos.

A medida que crece la población, también lo hace la cantidad de residuos producidos. El plástico se puede encontrar en todos los entornos de la tierra hoy en día. Los ambientes ribereños pueden ser focos de contaminación ya que los ríos recolectan y transportan desechos a lo largo de su curso. En los ríos, los desechos plásticos pueden reducir la calidad del agua, aumentar el riesgo de inundación y dañar las especies de plantas y animales que usan el río y los hábitats circundantes. Un primer paso para resolver el problema de la basura es comprender dónde se acumula el plástico. Ortomosaico recortado a partir de datos de sensores ópticos y térmicos y una combinación de ambos datos y la distribución de los datos utilizados alrededor de la zona ribereña Ortomosaico recortado de datos de sensores ópticos y térmicos y una combinación de ambos datos y la distribución de los datos de entrenamiento usados ​​alrededor de la zona costera. Esta figura fue creada utilizando QGIS Desktop versión 3.18.1, disponible en https://download.qgis.org/downloads/. (Imagen: Universidad de Tsukuba)

«Se han probado muchas técnicas para mapear la basura en diferentes entornos, pero a menudo son complejas o costosas», dice la autora principal del estudio, la profesora Fatwa Ramdani. «Nos propusimos encontrar una forma más simple y menos costosa de mapear la contaminación en los sistemas ribereños que sería ampliamente aplicable».

Para hacer esto, los investigadores utilizaron una combinación de imágenes ópticas y térmicas de muy alta resolución tomadas con drones que vuelan a baja altura. Los drones se desplegaron para detectar contaminación plástica a lo largo del río Brantas en la ciudad de Malang en Indonesia. Luego se utilizó un enfoque de aprendizaje automático para procesar las imágenes. Se probaron tres clasificadores de aprendizaje automático diferentes para ver cuál podía reconocer con mayor precisión diferentes tipos de objetos, incluidos los plásticos.

«Usando estos métodos, hemos descubierto que una combinación de imágenes ópticas y térmicas proporciona las estimaciones más precisas de los niveles de desechos plásticos», explica el profesor Ramdani. «Ninguno de los tipos de imágenes por sí solo proporcionó resultados particularmente precisos».

Los investigadores también encontraron que un método de clasificación, XGBoost, funcionó mejor que los otros probados. Todavía hay algunos desafíos con este método. Por ejemplo, si el plástico flotaba en la superficie o estaba sumergido en el agua, afectó los resultados hasta cierto punto.

No obstante, este método novedoso es un paso útil para identificar los puntos críticos de contaminación. Comprender dónde se acumulan los plásticos en el medio ambiente puede ayudar a orientar los esfuerzos de limpieza y puede proporcionar información sobre las fuentes de contaminación.



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