論文の概要: Brick Kiln Dataset for Pakistan's IGP Region Using AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00052v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 08:47:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-08 08:47:20.305784
• Title: Brick Kiln Dataset for Pakistan's IGP Region Using AI
• Title（参考訳）: AIを用いたパキスタンのGPリージョンのためのBrick Kilnデータセット
• Authors: Muhammad Suleman Ali Hamdani, Khizer Zakir, Neetu Kushwaha, Syeda Eman Fatima, Hassan Aftab Sheikh,
• Abstract要約: ブリック・キルンはパキスタンの主要な大気汚染源であり、多くは規制なしで活動している。 我々は,低解像度のSentinel-2と高解像度の画像を組み合わせて,レンガキルンの位置をマッピングする2次元AI手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.94371657253557
• License:
• Abstract: Brick kilns are a major source of air pollution in Pakistan, with many operating without regulation. A key challenge in Pakistan and across the Indo-Gangetic Plain is the limited air quality monitoring and lack of transparent data on pollution sources. To address this, we present a two-fold AI approach that combines low-resolution Sentinel-2 and high-resolution imagery to map brick kiln locations. Our process begins with a low-resolution analysis, followed by a post-processing step to reduce false positives, minimizing the need for extensive high-resolution imagery. This analysis initially identified 20,000 potential brick kilns, with high-resolution validation confirming around 11,000 kilns. The dataset also distinguishes between Fixed Chimney and Zigzag kilns, enabling more accurate pollution estimates for each type. Our approach demonstrates how combining satellite imagery with AI can effectively detect specific polluting sources. This dataset provides regulators with insights into brick kiln pollution, supporting interventions for unregistered kilns and actions during high pollution episodes.
• Abstract（参考訳）: ブリック・キルンはパキスタンの主要な大気汚染源であり、多くは規制なしで活動している。 パキスタンとインド・ガンガティック平原における重要な課題は、大気質の監視と汚染源に関する透明なデータの欠如である。 これを解決するために、低解像度のSentinel-2と高解像度の画像を組み合わせてレンガのキルン位置をマップする2次元AIアプローチを提案する。 我々のプロセスは、低分解能解析から始まり、続いて、偽陽性を減らすための後処理のステップで、大規模な高分解能画像の必要性を最小限に抑える。 この分析では、当初2万個のレンガ製キルンが特定され、高い精度の検証で約11,000個のキルンが確認された。 データセットはまた、固定チムニーとジグザグキルンを区別し、各タイプのより正確な汚染推定を可能にする。 提案手法は,衛星画像とAIを組み合わせることで,特定の汚染源を効果的に検出する方法を示す。 このデータセットは、規制当局にレンガのキルン汚染に関する洞察を与え、登録されていないキルンへの介入と高汚染のエピソードにおける行動を支援する。

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