論文の概要: Feasibility of Radio Frequency Based Wireless Sensing of Lead Contamination in Soil

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16071v1
• Date: Thu, 18 Dec 2025 01:36:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-19 18:10:31.869491
• Title: Feasibility of Radio Frequency Based Wireless Sensing of Lead Contamination in Soil
• Title（参考訳）: 土壌中の鉛汚染の無線センシングの可能性
• Authors: Yixuan Gao, Tanvir Ahmed, Mikhail Mohammed, Zhongqi Cheng, Rajalakshmi Nandakumar,
• Abstract要約: SoilScannerは、土壌中のPbを検出する無線周波数ベースの無線システムである。 SoilScannerは土壌試料を72%の精度で低Pbと高Pbに分類できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.10714802192928
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Widespread Pb (lead) contamination of urban soil significantly impacts food safety and public health and hinders city greening efforts. However, most existing technologies for measuring Pb are labor-intensive and costly. In this study, we propose SoilScanner, a radio frequency-based wireless system that can detect Pb in soils. This is based on our discovery that the propagation of different frequency band radio signals is affected differently by different salts such as NaCl and Pb(NO3)2 in the soil. In a controlled experiment, manually adding NaCl and Pb(NO3)2 in clean soil, we demonstrated that different salts reflected signals at different frequencies in distinct patterns. In addition, we confirmed the finding using uncontrolled field samples with a machine learning model. Our experiment results show that SoilScanner can classify soil samples into low-Pb and high-Pb categories (threshold at 200 ppm) with an accuracy of 72%, with no sample with > 500 ppm of Pb being misclassified. The results of this study show that it is feasible to build portable and affordable Pb detection and screening devices based on wireless technology.
• Abstract（参考訳）: 都市土壌の広帯域Pb汚染は、食品の安全性と公衆衛生に大きな影響を与え、市の緑化を阻害する。 しかしながら、Pbを測定するための既存の技術のほとんどは、労働集約的でコストがかかる。 本研究では,土壌中のPbを検出する無線無線システムであるSoilScannerを提案する。 これは、土壌中のNaClやPb(NO3)2などの異なる塩によって異なる周波数帯域の電波信号の伝搬が異なることの発見に基づいている。 クリーンな土壌にNaClとPb(NO3)2を手動で添加した制御実験では、異なる塩が異なる周波数で異なるパターンの信号を反射することを示した。 さらに、機械学習モデルを用いて、制御されていないフィールドサンプルの発見を確認した。 その結果,Scannerは土壌試料を72%の精度で低Pbと高Pbの分類が可能であり,500ppm以下の試料は誤分類されないことがわかった。 本研究の結果から,ワイヤレス技術を用いて携帯型で安価なPb検出・スクリーニングデバイスを構築することが可能であることが示唆された。

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