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Nat. Commun. 速递:深度学习根据卫星图像检测全球垃圾场分布

集智俱乐部 • 1 年前 • 168 次点击  


关键词:CNN,城市科学,卫星图像分析



论文题目:Revealing influencing factors on global waste distribution via deep-learning based dumpsite detection from satellite imagery
论文来源:Nature Communications
论文链接:https://www.nature.com/articles/s41467-023-37136-1

随着全球文明进步,监测和管理垃圾场已成为各国环境治理的重要组成部分。然而当地政府机构和环保组织很难及时获得垃圾场的位置。世界银行表明,政府需要花费大量的人力和经济成本来收集非法垃圾场信息,以实施管理。

这篇发表在 Nature Communications 上的文章表明,将新型深度卷积神经网络应用于高分辨率卫星图像,可以提供一种高效且低成本的方法来检测垃圾场。在全球28个城市的采样区域中,该模型检测到2021年前后出现的近1000个垃圾场。该方法与人工方法相比,缩短了96.8%以上的调查时间。利用这种新颖而有力的方法,它现在能够在全球范围、时间和空间上分析垃圾场与各种社会属性之间的关系。

图1. 垃圾场数据集基本信息及四类典型实例

图2. 展示和确认垃圾场检测结果

图3. 空间统计实验选取区域的地理分布和全球垃圾场指数(GDI)


计算社会科学读书会第二季


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详情请见:

数据与计算前沿方法整合:计算社会科学读书会第二季启动



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