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Nuovi metodi per identificare i forni di mattoni nel Sud Asia

Una nuova tecnica per individuare i forni di mattoni dannosi nel sud-est asiatico.

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Indice

L'inquinamento dell'aria causato dalle industrie ha un effetto serio sulla salute e contribuisce ai cambiamenti climatici. In Asia meridionale, le piccole industrie, specialmente i forni per mattoni, giocano un ruolo importante in questo problema. Questi forni producono una densa nebbia tossica che fa male alla salute delle persone. È fondamentale localizzare con precisione questi forni per ridurre il loro impatto sia sul clima che sulla salute. Tuttavia, trovarli può essere difficile a causa delle loro piccole dimensioni e delle immense aree che coprono.

La Sfida di Localizzare i Forni per Mattoni

Identificare il numero e la posizione esatta dei forni per mattoni è cruciale per affrontare i problemi che causano. Questi forni si trovano spesso in gran numero e sono significative fonti di inquinamento dell'aria. Le piccole industrie informali, soprattutto in aree con risorse limitate, possono essere difficili da monitorare. La Tecnologia di telerilevamento, che utilizza dati dai satelliti, può aiutare a localizzare questi forni e a monitorare le loro emissioni di carbonio.

Una stima approssimativa suggerisce che una quantità significativa delle emissioni globali di carbonio nero proviene dai forni per mattoni. Anche se questi forni offrono posti di lavoro, sono anche legati a problemi come la schiavitù moderna. Mappare le posizioni dei forni per mattoni in Asia meridionale è un passo importante per affrontare sia l'inquinamento dell'aria che il lavoro forzato, in linea con gli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile delle Nazioni Unite.

Le indagini manuali per mappare questi forni sono impraticabili a causa delle grandi aree geografiche che coprono. Per fortuna, i progressi nella tecnologia e la disponibilità di dati satellitari permettono indagini automatizzate, rendendo più facile condurre studi su larga scala.

Sforzi Precedenti per Identificare i Forni per Mattoni

Negli ultimi anni, sono state utilizzate Immagini Satellitari per indagare sulla schiavitù moderna e identificare i forni per mattoni. Il progetto "Schiavitù dallo Spazio" mirava a trovare i forni per mattoni usando un metodo basato sulla comunità in cui i volontari etichettavano le immagini satellitari. Tuttavia, potevano annotare solo una piccola parte dell'intera area, rendendo questo metodo difficile da scalare.

Alcune ricerche si sono concentrate sull'uso di dati satellitari a bassa risoluzione attorno all'area di Delhi per identificare i forni. Questo si basava su determinati indici vegetali ma ha affrontato problemi come un numero elevato di falsi rilevamenti. In alternativa, sono state utilizzate immagini ad alta risoluzione per la rilevazione dei forni, ma sono costose e richiedono tempo, rendendole meno praticabili per applicazioni su larga scala.

Un Nuovo Metodo per Rilevare i Forni per Mattoni

Proponiamo un nuovo metodo che combina immagini satellitari a bassa e alta risoluzione per identificare i forni per mattoni in Asia meridionale. Il nostro approccio consiste in due fasi principali: Classificazione e Localizzazione. Nella prima fase, usiamo dati a bassa risoluzione per classificare le potenziali posizioni dei forni analizzando vari indici spettrali. Poi, nella seconda fase, applichiamo un metodo di rilevamento raffinato per localizzare con precisione i forni.

Fase di Classificazione

Nella fase di classificazione, ci concentriamo sull'uso di dati spettrali a bassa risoluzione, che sono disponibili gratuitamente. Analizziamo diversi indici che evidenziano le caratteristiche chiave dei forni per mattoni. Ad esempio, i Forni di mattoni di solito hanno bassi livelli di vegetazione e umidità, mostrando segni di essere costruiti e bruciati. Valutando questi indici, possiamo creare una mappa di calore che indica dove potrebbero trovarsi i potenziali forni.

Fase di Localizzazione

Una volta che abbiamo le potenziali posizioni dei forni dalla fase di classificazione, passiamo alla fase di localizzazione. Utilizziamo un modello di rilevamento degli oggetti modificato che si adatta alle orientazioni dei forni. Questo ci consente di minimizzare i falsi segnali e di creare con precisione delle scatole di delimitazione attorno ai forni identificati.

Vantaggi del Nostro Approccio

Il nostro metodo mostra miglioramenti significativi in termini di velocità e precisione rispetto alle tecniche esistenti. Ci assicuriamo che la fase di classificazione tratti una grande porzione dell'area rapidamente, permettendo così alla fase di rilevamento più complessa di concentrarsi solo sui siti potenziali.

Il nostro approccio proposto si è dimostrato efficace in tre paesi: Pakistan, India e Afghanistan. Può funzionare in condizioni varie, tenendo conto di terreni e fattori ambientali diversi.

Metodologia Dettagliata

Per identificare i forni per mattoni, utilizziamo una serie di indici spettrali che evidenziano le loro caratteristiche. I forni per mattoni di solito hanno tratti specifici che possono essere osservati nelle immagini satellitari. Gli indici che utilizziamo aiutano a differenziare questi forni dalle aree circostanti.

Nel primo passaggio, filtriamo le aree che non corrispondono ai profili attesi per i forni di mattoni. Questo ci consente di creare un insieme più gestibile di potenziali candidati che verranno passati alla seconda fase per un ulteriore esame.

Nella fase di localizzazione, integriamo una tecnica di rilevamento consapevole dell'orientamento. Questo è cruciale perché i forni possono trovarsi in posizioni e orientamenti variabili a causa delle loro pratiche costruttive. Considerando questo, rendiamo il nostro rilevamento più robusto.

Confronto delle Prestazioni

Quando confrontiamo il nostro metodo con tecniche all'avanguardia, scopriamo che offre prestazioni simili o migliori, risultando più veloce nei tempi di elaborazione. L'uso di immagini a bassa risoluzione ci consente di coprire grandi aree più rapidamente, mentre le immagini ad alta risoluzione sono applicate strategicamente per affinare il rilevamento.

Nei test condotti in varie regioni, il nostro metodo ha fornito costantemente buoni risultati in termini di precisione e richiamo. Abbiamo anche dimostrato la sua efficacia in regioni in cui il contrasto tra le aree con forni e quelle senza forni potrebbe essere basso.

Conclusione

In generale, il nostro approccio combina dati satellitari a basso costo con tecniche di rilevamento avanzate per identificare accuratamente i forni per mattoni in Asia meridionale. Questo metodo non solo aiuta a mappare questi forni, ma contribuisce anche ad affrontare le questioni di salute e clima legate all'inquinamento dell'aria.

Andando avanti, pianifichiamo di utilizzare la nostra tecnica per monitorare le attività illegali dei forni per mattoni durante periodi specifici, come la nebbia invernale. Questo migliorerà la nostra capacità di sorvegliare le emissioni di carbonio e affrontare le questioni legate al lavoro, allineandosi con obiettivi di una migliore gestione ambientale e responsabilità sociale.

Direzioni Future

Il potenziale di questo metodo apre nuove strade per ulteriori ricerche e applicazioni. Migliorando la nostra capacità di mappare i forni per mattoni, possiamo anche contribuire a sforzi più ampi volti a migliorare la qualità dell'aria e proteggere i diritti umani.

Man mano che perfezioniamo i nostri metodi e raccogliamo più dati nel tempo, speriamo di espandere i nostri studi per coprire più regioni e approfondire la comprensione delle dinamiche delle industrie informali e dei loro impatti sulla salute e sull'ambiente.

Fonte originale

Titolo: Mitigating climate and health impact of small-scale kiln industry using multi-spectral classifier and deep learning

Estratto: Industrial air pollution has a direct health impact and is a major contributor to climate change. Small scale industries particularly bull-trench brick kilns are one of the key sources of air pollution in South Asia often creating hazardous levels of smog that is injurious to human health. To mitigate the climate and health impact of the kiln industry, fine-grained kiln localization at different geographic locations is needed. Kiln localization using multi-spectral remote sensing data such as vegetation indices can result in a noisy estimates whereas relying solely on high-resolution imagery is infeasible due to cost and compute complexities. This paper proposes a fusion of spatio-temporal multi-spectral data with high-resolution imagery for detection of brick kilns within the "Brick-Kiln-Belt" of South Asia. We first perform classification using low-resolution spatio-temporal multi-spectral data from Sentinel-2 imagery by combining vegetation, burn, build up and moisture indices. Next, orientation aware object detector YOLOv3 (with theta value) is implemented for removal of false detections and fine-grained localization. Our proposed technique, when compared with other benchmarks, results in a 21 times improvement in speed with comparable or higher accuracy when tested over multiple countries.

Autori: Usman Nazir, Murtaza Taj, Momin Uppal, Sara Khalid

Ultimo aggiornamento: 2023-05-24 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2303.11654

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.11654

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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