通过卫星图像对海洋废弃物和漂浮塑料进行高精密度测绘

4月26日《nature》杂志上发表文章《通过卫星图像对海洋废弃物和漂浮塑料进行高精密度测绘》，目前估计表明，现在有数百万吨塑料漂浮在世界海洋中，每年还有数百万吨塑料进入海洋。由于塑料的分解速度极慢，海洋塑料正在迅速积累。虽然微塑料（0.05-0.5厘米）和介塑性塑料（0.5-5厘米）是迄今为止数量最多的，但宏观（5-50厘米）和巨型塑料（>50厘米）被认为占海洋塑料总重量的。因此，需要对较大的塑料物体进行有效的监测和测绘，以回答有关海洋环境中塑料的来源，分布和运输的关键科学问题。这些见解有助于建议预防措施、清理操作并提高其有效性。

最近的研究在通过机器学习识别海洋废弃物和可疑塑料（MD&SP）方面取得了理论进展，而没有研究充分探索这些方法在绘制和监测海洋废弃物密度方面的应用。

因此，作者提出充分研究探索这些方法在绘制和监测海洋废弃物密度方面的应用主要由三个组成部分组成：（1）开发和验证监督机器学习海洋垃圾检测模型；（2）将MD&SP密度映射到称为MAP-Mapper的自动化工具中；该工具分为单独的组件。然后将这些组件集成并按顺序进行，以产生投资回报率的输出该过程的流程图如图1所示；最后（3）评估整个系统的分布外（OOD）测试位置。

开发的 MAP-Mapper 架构为用户提供了在训练/测试数据集方面实现高精度或最佳精度召回率值的选项。作者提出的MAP-Mapper-HP模型将MD&SP检测精度大大提高到95%，而MAP-Mapper-Opt只实现了87-88%的精度-召回对，为了有效地测量OOD测试地点的密度映射结果，作者提出了海洋垃圾图（MDM）指数，该指数结合了属于MD&SP类的像素的平均概率和给定时间范围内的检测次数。所提出方法的海洋垃圾图发现与现有的海洋垃圾和塑料污染区域一致，并且这些发现与引用文献和实地研究的现有证据一起呈现。相关研究成果发表在《nature》期刊上。

来源：《nature》