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AI無人機影像分析 預測水質與生態

ETRI團隊可利用無人機對水體進行遠端檢測。ETRI

南韓研究機構已開發了一項利用人工智慧(AI)無人機來分析水質,並能預測藻華水平的技術。該機構目前已成功透過無人機上的高光譜相,測量出偏遠湖泊中的有害藻華。專家表示,這項技術未來有望能幫助管理飲用水安全,同時減緩公眾對於每年夏季藻華問題的擔憂。

據MV Pro Media報導,南韓電子通信研究院(ETRI)近期發表的一項研究顯示,透過內建高光譜相機的無人機、構建水質大數據、AI分析以及高效能感測器來探索整個偏遠的河流和溪流,該團隊已能利用技術,分析、預測藻華的成長水平以及分布和遷移相關現象。據悉,這項研究已被發表在環境遙測(Remote Sensing of Environment)期刊上。

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南韓研究機構研發出一項可利用AI無人機分析並預測藻類分布發展狀態的技術。ETRI

在許多水流速度緩慢或呈現停滯狀態的河流、沿海水域都能見到藻華的蹤跡,大量藻華會對環境造成毒害。一旦藻華開始呈現指數成長,管理難度將大幅提高。因此,能夠準確地監測和預測藻類的活躍程度,將對環境維護和發展至關重要。

過去若要蒐集水質的樣本並進行分析,大約需要至少數天的時間。除此之外,整個分析過程亦頗為繁瑣,因為實地考察需要時間,並且亦很難在藻華蔓延之前迅速做出反應。

ETRI所開發的這項技術可利用無人機對水體進行遠端檢測,從而更容易地研究藍綠藻的狀態,例如藍綠藻在河流或小溪中的遷移、擴散和分布。相較於衛星或飛機,無人機的優勢就是能夠以更低成本和高解析度來監控水域,並將所獲取的大數據供AI系統進行快速分析,從而更有效地預測出藍綠藻的爆發位置。

ETRI表示,該機構的目標就是能夠在藻類預測方面達到世界上最精確的水平,並且要透過追蹤藍綠藻的生長來防止進一步的擴大蔓延。

在該項技術系統中,高光譜感測器被視為是成功的重要關鍵。傳統的圖像屬三原色光模式(RGB),但高光譜技術卻能將可見光和近紅外區劃分為200多種顏色。這使得該項技術有能力能更詳細地將物件的組成分子進行分類,進而被廣泛應用在軍事、環境、醫學和其他領域。

ETRI研究小組的下一步計畫,就是建立起一套即時監測水庫藻華的地圖,包括創建無人機的最佳移動路徑,以及自動進行搜尋、資料蒐集、輸入以及分析的整套過程。

ETRI表示,研究團隊的目標是希望能透過提高分析效能,將藻類預測準確性提高至90%或更高;另外,ETRI還計劃要在2022年之前進一步減少高光譜感測器的重量和尺寸。

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