普利茅斯海洋實驗室的觀察科學家們開發了一種技術，該技術表明，歐洲航天局的Sentinel-2衛星可以探測到漂浮在沿海水域的塑料聚集塊。
使用這種方法，還可以將大於5毫米的塑料顆粒(宏觀塑料)的聚集體與天然漂浮物(例如海藻，浮木和泡沫)區分開來，在四個案例研究地點的平均準確度為86%。
浮動塑料檢測的操作方法
這一技術挑戰主要由自然環境研究委員會的ACCORD研究計劃資助，是邁向開發一種檢測全球水域中漂浮的塑料斑塊的操作方法的第一步。
該團隊通過一種算法對沿海水域進行高分辨率，多光譜的光學衛星數據處理，該算法經過調整以突出顯示漂浮在海面上的物體，從而為Sentinel-2多光譜儀創建了漂浮碎片指數(FDI)。
下一步是確定浮動塑料。多虧了與愛琴海大學的合作，後者分享了已部署的塑料靶材的信息，以便進行塑料垃圾的新研究，因此該團隊能夠準確瞭解Sentinel-2通過FDI所“看到的”東西，因此能夠為浮動塑料建立光學標記。在南非德班發生嚴重洪災之後，對這些已知的塑料檢測結果進行了補充，並補充了經過驗證的塑料數據。一旦建立了塑料簽名，團隊便開始對天然雜物(例如浮木，海藻和海泡)進行相同的處理，這些雜物可能會混入塑料貼片中。
在“野外”尋找塑料
隨著算法開發和驗證的完成，該團隊開始在野外尋找塑料。根據已發表的研究報告和社交媒體文章，他們在兩個發達國家(加拿大(海灣群島)和蘇格蘭)以及兩個發展中國家(加納(阿克拉)和越南(峴港))中發現了聚集現象。
他們使用光譜特徵和FDI以及歸一化植被指數(NDVI)手動選擇了懷疑由塑料主導的像素。然後使用自動化方法，使用樸素貝葉斯(Bayesian)分類模型對漂浮材料進行區分。這種樸素的貝葉斯分類器是一種概率算法，它計算檢測到的像素屬於其訓練過的材料類別的概率;在這種情況下，已知的是塑料，海水，浮木，海藻和海泡沫。
跨站點幾乎準確的結果
在這四個研究地點中，可疑塑料被成功歸類為塑料，總體準確度為86%(海灣群島100%，阿克拉87%，蘇格蘭83%和峴港77%)。分類不準確的原因是像素沒有充分充滿漂浮的碎屑，並且一小部分可疑塑料被識別為海泡沫。
該團隊將繼續完善這項技術，以進一步提高其在渾濁的沿海水域和大型河流系統中檢測漂浮塑料碎片的準確性。
普利茅斯海洋實驗室的地球觀測科學家Lauren Biermann博士和第一作者評論道：塑料汙染是一個全球性問題。該方法有望為人造衛星和無人駕駛飛機提供一個墊腳石，以在產品生命週期結束時解決海洋塑料問題。但是，只有解決源頭問題並減少塑料產量，我們才會取得有意義的進步 ”。
閱讀更多 鏈塑網 的文章
