Drone và Máy học cung cấp dữ liệu rác thải nhựa trên các dòng sông và ven bờ

Các nhà khoa đề xuất một kỹ thuật mới, sử dụng máy bay không người lái (UAV), công nghệ quang - nhiệt ảnh và Máy học để lập bản đồ rác thải nhựa trên các dòng sông.

Ô nhiễm nhựa là một vấn nạn lớn toàn cầu, nhưng nắm bắt quy mô thực tế của vấn đề hiện là thách thức. Trong một nghiên cứu, được công bố trên tạp chí Scientific Reports, nhóm nghiên cứu từ Đại học Tsukuba phát triển một phương pháp mới, lập bản đồ rác nhựa trên các con sông.

Dân số ngày càng tăng dẫn đến lượng chất thải thải tăng theo. Nhựa phế thải hiện có thể được tìm thấy trong mọi môi trường trên Trái đất. Môi trường ven sông là điểm nóng về ô nhiễm nhựa, các con sông thu gom và vận chuyển chất thải dọc theo dòng chảy.

Trên các con sông, rác thải nhựa làm suy giảm và nhiễm độc chất lượng nước, tăng nguy cơ lũ lụt và gây hại cho các loài động thực vật trong môi trường sông nước xung quanh.

Phát hiện để giải quyết vấn đề rác là hiểu nhựa đang tích tụ ở đâu. Ảnh Đại học Tsukuba.

Tác giả chính của nghiên cứu, GS Fatwa Ramdani cho biết, các nhà khoa học đã thử nghiệm nhiều kỹ thuật để lập bản đồ rác trong những môi trường khác nhau nhưng những kỹ thuật này phức tạp hoặc chi phí cao. Cần phải có một phương tiện lập bản đồ ô nhiễm đơn giản hơn, hiệu quả về chi phí cho các hệ thống sông và ven bờ, có thể được áp dụng rộng rãi.

Thiết kế và phát triển kỹ thuật mới này, nhóm nghiên cứu sử dụng kết hợp những hình ảnh quang học và nhiệt có độ phân giải rất cao, sử dụng máy bay không người lái (UAV) bay thấp để thu thập. UAV đã được sử dụng để phát hiện ô nhiễm nhựa dọc theo sông Brantas, thành phố Malang ở Indonesia. Sau đó, các nhà khoa học đã sử dụng phương pháp Máy học máy để xử lý hình ảnh. Nhóm nghiên cú sử dụng 3 Kỹ thuật Máy khác nhau để thử nghiệm, xác định kỹ thuật nào nhận dạng chính xác nhất các loại vật thể khác nhau, bao gồm rác thải chất dẻo.

Sử dụng các phương pháp này, nhóm nghiên cứu nhận thấy, sự kết hợp giữa các hình ảnh quang học và nhiệt học tạo ra những ước tính chính xác nhất về lượng rác thải nhựa. Đồng thời trong thử nghiệm, các nhà khoa học xác định được, phương pháp phân loại - XGBoost - hoạt động tốt hơn những phương pháp khác nhưng vẫn có một số thách thức như tình trạng rác thải nhựa nổi hay chìm trong nước ảnh hưởng đến kết quả ở một mức độ nhất định.

Mặc dù vậy, phương pháp xác định rác thải nhựa này là một biện pháp hữu ích để xác định các điểm nóng ô nhiễm. Nắm bắt được điểm chất dẻo tích tụ trong môi trường cho phép các cơ quan chức năng xác định vị trí cần làm sạch, những giải pháp cần thiết để ngăn chặn nhắm giảm bớt xả thải nhựa phế thải xuống các dòng sông và cung cấp thông tin chi tiết về những nguồn gây ô nhiễm.

Phát minh này là bước đi đầu tiên, cung cấp một kỹ thuật mới, có chi phí hợp lý cho các cơ quan bảo vệ môi trường, có khả năng kiểm soát được ô nhiễm rác thải nhựa cũng như các loại chất thải khác và có biện pháp kịp thời ngăn chặn sự nhiễm độc môi trường nước sông và khu vực ven sông.

Theo Scitechdaily
back to top