論文の概要: Space to Policy: Scalable Brick Kiln Detection and Automatic Compliance Monitoring with Geospatial Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04065v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 10:59:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:40:03.399426
• Title: Space to Policy: Scalable Brick Kiln Detection and Automatic Compliance Monitoring with Geospatial Data
• Title（参考訳）: ポリシのためのスペース: 地理空間データによるスケーラブルなBrick Kiln検出と自動コンプライアンス監視
• Authors: Zeel B Patel, Rishabh Mondal, Shataxi Dubey, Suraj Jaiswal, Sarath Guttikunda, Nipun Batra,
• Abstract要約: れんがはインドの大気汚染の8-14%に寄与している。 エミッション・インベントリは、大気の質のモデリングと源泉の調整研究に不可欠である。 我々は5つの州で30638個のレンガキルンを検出し分類するスケーラブルな機械学習パイプラインを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1473872586625293
• License:
• Abstract: Air pollution kills 7 million people annually. The brick kiln sector significantly contributes to economic development but also accounts for 8-14\% of air pollution in India. Policymakers have implemented compliance measures to regulate brick kilns. Emission inventories are critical for air quality modeling and source apportionment studies. However, the largely unorganized nature of the brick kiln sector necessitates labor-intensive survey efforts for monitoring. Recent efforts by air quality researchers have relied on manual annotation of brick kilns using satellite imagery to build emission inventories, but this approach lacks scalability. Machine-learning-based object detection methods have shown promise for detecting brick kilns; however, previous studies often rely on costly high-resolution imagery and fail to integrate with governmental policies. In this work, we developed a scalable machine-learning pipeline that detected and classified 30638 brick kilns across five states in the Indo-Gangetic Plain using free, moderate-resolution satellite imagery from Planet Labs. Our detections have a high correlation with on-ground surveys. We performed automated compliance analysis based on government policies. In the Delhi airshed, stricter policy enforcement has led to the adoption of efficient brick kiln technologies. This study highlights the need for inclusive policies that balance environmental sustainability with the livelihoods of workers.
• Abstract（参考訳）: 大気汚染は年間700万人が死亡している。 レンガのキルン部門は経済発展に大きく貢献するが、インドでは大気汚染の8-14 %を占める。 政策立案者はレンガのキルンを規制するためのコンプライアンス対策を実施している。 エミッション・インベントリは、大気の質のモデリングと源泉の調整研究に不可欠である。 しかしながら、レンガキルンセクターのほとんど組織化されていない性質は、監視のために労働集約的な調査努力を必要とする。 大気質研究者による近年の取り組みは、衛星画像を用いたレンガキルンの手作業によるエミッション・インベントリの構築に頼っているが、この手法にはスケーラビリティが欠如している。 機械学習に基づく物体検出手法は,ブロックキルンの検出を約束することを示しているが,従来の研究では高解像度画像に頼り,政府の政策と統合できない場合が多い。 本研究では,Indo-Gangetic Plainの5つの州にまたがる30638個のレンガキルンを,Planet Labsから無償で高解像度の衛星画像を用いて検出・分類するスケーラブルな機械学習パイプラインを開発した。 我々の検出は地上調査と高い相関関係にある。 政府方針に基づくコンプライアンスの自動分析を行った。 デリーの空爆では、より厳格な政策執行によって効率的なレンガキルン技術が採用されている。 本研究は,労働者の生活と環境の持続可能性のバランスをとる包括的政策の必要性を強調した。

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