論文の概要: Eye in the Sky: Detection and Compliance Monitoring of Brick Kilns using Satellite Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10723v2
• Date: Sun, 23 Jun 2024 10:31:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 00:04:06.779191
• Title: Eye in the Sky: Detection and Compliance Monitoring of Brick Kilns using Satellite Imagery
• Title（参考訳）: 空の目:衛星画像を用いたレンガキルンの検出とコンプライアンスモニタリング
• Authors: Rishabh Mondal, Shataxi Dubey, Vannsh Jani, Shrimay Shah, Suraj Jaiswal, Zeel B Patel, Nipun Batra,
• Abstract要約: 密集したインド・ガンガティック平野では、レンガ製造が大気汚染の8%-14%を占めている。 従来の研究では、衛星画像からのレンガキルン検出にコンピュータビジョンに基づく機械学習手法が用いられてきた。 ブロックキルン検出と自動コンプライアンス監視のためのスケーラブルなフレームワークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0448469354734233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Air pollution kills 7 million people annually. The brick manufacturing industry accounts for 8%-14% of air pollution in the densely populated Indo-Gangetic plain. Due to the unorganized nature of brick kilns, policy violation detection, such as proximity to human habitats, remains challenging. While previous studies have utilized computer vision-based machine learning methods for brick kiln detection from satellite imagery, they utilize proprietary satellite data and rarely focus on compliance with government policies. In this research, we introduce a scalable framework for brick kiln detection and automatic compliance monitoring. We use Google Maps Static API to download the satellite imagery followed by the YOLOv8x model for detection. We identified and hand-verified 19579 new brick kilns across 9 states within the Indo-Gangetic plain. Furthermore, we automate and test the compliance to the policies affecting human habitats, rivers and hospitals. Our results show that a substantial number of brick kilns do not meet the compliance requirements. Our framework offers a valuable tool for governments worldwide to automate and enforce policy regulations for brick kilns, addressing critical environmental and public health concerns.
• Abstract（参考訳）: 大気汚染は年間700万人が死亡している。 レンガ製造産業は人口密度の高いインド・ガンゲティック平野の大気汚染の8%-14%を占めている。 レンガのキルンが組織化されていないため、ヒトの生息地に近いような政策違反の検出は依然として困難である。 従来の研究では、衛星画像からのブロックキルン検出にコンピュータビジョンベースの機械学習手法を使用していたが、プロプライエタリな衛星データを利用しており、政府のポリシーに準拠することはめったにない。 本研究では,ブロックキルン検出と自動コンプライアンス監視のためのスケーラブルなフレームワークを提案する。 Google Maps Static APIを使って衛星画像をダウンロードし、YOLOv8xモデルで検出します。 印欧平野の9つの州にまたがる19579個の新しいれんがを同定し,手作業で検証した。 さらに,ヒトの生息地,河川,病院に影響を及ぼす政策の遵守を自動化し,検証する。 以上の結果から,かなりの数のレンガキルンがコンプライアンス要件を満たしていないことが示唆された。 我々の枠組みは、世界中の政府にとって、ブロックキルンに関する政策規制を自動化し、実施するための貴重なツールを提供し、重要な環境と公衆衛生の懸念に対処する。

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