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[1D4-GS-13-03] 複合リモートセンシングと深層学習を用いた海洋プラスチックの自動検出
キーワード:海洋プラスチック、深層学習、地中レーダ、UAV
近年,海に年間少なくとも800 万トンものプラスチックが流れこんでいるとされ,大きな環境問題になっている.日本沿岸でも海岸漂着プラスチックが問題になっており,処理計画立案のための定量化が必要とされているが,自動定量観測は研究されていない.また,漂着プラスチックは砂浜に沈下し,海洋生態系にも大きな影響を及ぼすと考えられるが,その調査も行われていない.本研究では,海岸漂着プラスチックの定量化を目的に,地中レーダによる地中内部のレーダ画像とUAV による表層の空撮画像から深層学習を用いた自動検出を試みる.この結果,地中沈下および海岸漂着のプラスチックを95%程度の精度で検出できることを明らかにした。
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