論文の概要: High-precision Density Mapping of Marine Debris and Floating Plastics via Satellite Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05468v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 14:13:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 17:39:31.495667
• Title: High-precision Density Mapping of Marine Debris and Floating Plastics via Satellite Imagery
• Title（参考訳）: 衛星画像による海洋ゴミ・浮遊プラスチックの高精度密度マッピング
• Authors: Henry Booth, Wanli Ma, Oktay Karakus
• Abstract要約: 本稿では,機械学習モデルの構築,MAP-Mapperの構築,およびアウト・オブ・ディストリビューションテストのためのシステム全体の評価から構成する。 MAP-Mapperアーキテクチャは、ユーザーが高精度(textitabbv.$ -HP)または最適精度(textitabbv.$ -Opt)値に到達するための選択肢を提供する。 MAP-Mapper-HPモデルではプラスチック検出精度が95%,MAP-Mapper-Optは87%-88であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.648784748888186
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Combining multi-spectral satellite data and machine learning has been suggested as a method for monitoring plastic pollutants in the ocean environment. Recent studies have made theoretical progress regarding the identification of marine plastic via machine learning. However, no study has assessed the application of these methods for mapping and monitoring marine-plastic density. As such, this paper comprised of three main components: (1) the development of a machine learning model, (2) the construction of the MAP-Mapper, an automated tool for mapping marine-plastic density, and finally (3) an evaluation of the whole system for out-of-distribution test locations. The findings from this paper leverage the fact that machine learning models need to be high-precision to reduce the impact of false positives on results. The developed MAP-Mapper architectures provide users choices to reach high-precision ($\textit{abbv.}$ -HP) or optimum precision-recall ($\textit{abbv.}$ -Opt) values in terms of the training/test data set. Our MAP-Mapper-HP model greatly increased the precision of plastic detection to 95\%, whilst MAP-Mapper-Opt reaches precision-recall pair of 87\%-88\%. The MAP-Mapper contributes to the literature with the first tool to exploit advanced deep/machine learning and multi-spectral imagery to map marine-plastic density in automated software. The proposed data pipeline has taken a novel approach to map plastic density in ocean regions. As such, this enables an initial assessment of the challenges and opportunities of this method to help guide future work and scientific study.
• Abstract（参考訳）: 海洋環境におけるプラスチック汚染物質のモニタリング方法として,多スペクトル衛星データと機械学習の組み合わせが提案されている。 近年, 機械学習による海洋プラスチックの識別に関する理論的研究が進んでいる。 しかし,これらの手法を海洋塑性密度のマッピングとモニタリングに応用する研究は行われていない。 そこで本論文は,(1)機械学習モデルの開発,(2)海洋の塑性密度をマッピングする自動ツールMAP-Mapperの構築,(3)分布外試験のためのシステム全体の評価の3つの主要構成要素からなる。 本稿では,機械学習モデルが結果に対する偽陽性の影響を低減するために高精度である必要があるという事実を活用する。 MAP-Mapperアーキテクチャは、ユーザが高精度($\textit{abbv.)に到達するための選択肢を提供する。 またはOptimum precision-recall ($\textit{abbv. }$ -HP)。 トレーニング/テストデータセットの観点でいうと、-Opt) の値です。 MAP-Mapper-HPモデルでは, プラスチック検出精度が95%に向上し, MAP-Mapper-Optは87-88-%に向上した。 MAP-Mapperは、高度な深層・機械的学習とマルチスペクトル画像を利用して、自動ソフトウェアにおける海洋塑性密度をマッピングする最初のツールで文献に貢献する。 提案するデータパイプラインは,海洋域の塑性密度をマッピングする新しいアプローチを採用している。 これにより、この手法の課題と機会を早期に評価し、将来の研究や科学研究の指導に役立てることができる。

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