AI определяет локальные очаги загрязнения с помощью спутниковых изображений

Исследователи из Университета Дьюка разработали метод, который использует машинное обучение, спутниковые снимки и данные о погоде для автономного поиска горячих точек с сильным загрязнением воздуха, квартал за кварталом.


Этот метод может быть благом для поиска и уменьшения источников опасных аэрозолей, изучения воздействия воздуха на и принятия более информированных и социально справедливых решений государственной политики.

«Раньше исследователи, пытающиеся измерить распространение загрязнителей воздуха по всему городу, либо пытались использовать ограниченное количество существующих мониторов, либо ездили по городу на транспортных средствах», — сказал Майк Бергин, профессор гражданской и экологической инженерии в Duke. «Но установка сенсорных сетей требует времени и затрат, и единственное, что действительно говорит вам о том, что дороги являются большими источниками загрязняющих веществ. Возможность находить локальные очаги загрязнения воздуха с помощью спутниковых изображений очень выгодна. «

Конкретные загрязнители воздуха, которые интересуют Бергина и его коллег, — это крошечные частицы в воздухе, называемые PM2,5. Эти частицы имеют диаметр менее 2,5 микрометров — около трех процентов диаметра человеческого волоса — и, как было показано, оказывают сильное влияние на здоровье человека из-за их способности проникать глубоко в легкие.

глобального бремени болезней поставило PM2,5 на пятое место в своем списке факторов риска смертности в 2015 году. Исследование показало, что PM2,5 были ответственны за один год за 4,2 миллиона смертей и 103,1 миллиона лет жизни, потерянных или прожитых с инвалидностью. Недавнее исследование, проведенное Школой общественного здравоохранения TH Chan Гарвардского университета, также показало, что районы с более высоким уровнем PM2,5 связаны с более высоким уровнем смертности из-за .

Но исследователи из Гарварда могли получить доступ к данным о PM2,5 только на уровне округа в пределах Соединенных Штатов. Хотя статистика загрязнения на уровне округа является ценной отправной точкой, она не может перейти к району рядом с угольной электростанцией по сравнению с районом рядом с парком, находящимся в 30 милях с наветренной стороны. И в большинстве стран за пределами западного мира нет такого уровня мониторинга качества воздуха.

«Наземные станции дороги в строительстве и обслуживании, поэтому даже в крупных городах их вряд ли будет больше, чем несколько», — сказал Бергин. «Таким образом, хотя они могут дать общее представление о количестве PM2,5 в воздухе, они даже близко не приблизятся к тому, чтобы дать истинное распределение для людей, живущих в разных районах по всему городу».

В предыдущей работе с докторантом Тонгшу Чжэном и коллегой Дэвидом Карлсоном, доцентом кафедры гражданской и экологической инженерии в Duke, исследователи показали, что спутниковые изображения, данные о погоде и машинное обучение могут обеспечить измерения PM2,5 в небольшом масштабе.

Развивая эту работу и сосредоточившись на Пекине, команда теперь усовершенствовала свои методы и научила алгоритм автоматически находить горячие и прохладные точки загрязнения воздуха с разрешением 300 метров — это примерно длина квартала Нью-Йорка.

0 Комментарий
Inline Feedbacks
View all comments