Fugu-MT 論文翻訳(概要): Monitoring water contaminants in coastal areas through ML algorithms leveraging atmospherically corrected Sentinel-2 data

論文の概要: Monitoring water contaminants in coastal areas through ML algorithms leveraging atmospherically corrected Sentinel-2 data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03792v1
Date: Mon, 8 Jan 2024 10:20:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-09 16:57:58.905360
Title: Monitoring water contaminants in coastal areas through ML algorithms leveraging atmospherically corrected Sentinel-2 data
Title（参考訳）: 大気補正センチネル-2データを用いたmlアルゴリズムによる沿岸域の水質汚染モニタリング
Authors: Francesca Razzano, Francesco Mauro, Pietro Di Stasio, Gabriele Meoni, Marco Esposito, Gilda Schirinzi, Silvia Liberata Ullo
Abstract要約: 本研究では,CatBoost Machine Learning(ML)とSentinel-2 Level-2Aの高分解能データを統合することにより,濁度汚染をモニタリングする新たなアプローチを開拓した。従来の方法は労働集約的であり、CatBoostは効率的なソリューションを提供し、予測精度に優れている。大気補正されたSentinel-2データをGoogle Earth Engine(GEE)を通じて利用することで、スケーラブルで正確な濁度モニタリングに寄与する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.155658695525581
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Monitoring water contaminants is of paramount importance, ensuring public health and environmental well-being. Turbidity, a key parameter, poses a significant problem, affecting water quality. Its accurate assessment is crucial for safeguarding ecosystems and human consumption, demanding meticulous attention and action. For this, our study pioneers a novel approach to monitor the Turbidity contaminant, integrating CatBoost Machine Learning (ML) with high-resolution data from Sentinel-2 Level-2A. Traditional methods are labor-intensive while CatBoost offers an efficient solution, excelling in predictive accuracy. Leveraging atmospherically corrected Sentinel-2 data through the Google Earth Engine (GEE), our study contributes to scalable and precise Turbidity monitoring. A specific tabular dataset derived from Hong Kong contaminants monitoring stations enriches our study, providing region-specific insights. Results showcase the viability of this integrated approach, laying the foundation for adopting advanced techniques in global water quality management.
Abstract（参考訳）: 水汚染物質をモニタリングすることが最重要であり、公衆衛生と環境の健全性を確保する。重要なパラメータである濁度は、水質に影響を及ぼす重大な問題を引き起こす。その正確な評価は、生態系と人間の消費を守るために重要であり、注意深く注意と行動を要求する。そこで本研究では,sentinel-2レベル2aの高分解能データにcatboost machine learning(ml)を統合することにより,濁度汚染をモニタリングする新しい手法を提案する。従来の方法は労働集約的であり、CatBoostは効率的なソリューションを提供し、予測精度に優れている。大気補正されたSentinel-2データをGoogle Earth Engine(GEE)を通じて利用することで、スケーラブルで正確な濁度モニタリングに寄与する。香港の汚染物質モニタリングステーションに由来する特定の表型データセットは、研究を豊かにし、地域固有の洞察を提供する。結果は、この統合アプローチの妥当性を示し、世界的な水質管理に高度な技術を採用するための基礎を築いた。

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