Inteligentny system identyfikacji zanieczyszczenia powietrza
Celem opisanego w pracy działania jest opracowanie inteligentnego systemu identyfikacji za- nieczyszczeń powietrza. Zastosowanie sztucznej inteligencji, wykorzystującej analizę obrazów powierzchni wybranych indykatorów zanieczyszczenia powietrza do budowy algorytmu uczenia maszynowego umożliwiło...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Institute of Geography and Spatial Organization Polish Academy of Sciences
2025-04-01
|
| Series: | Przegląd Geograficzny |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://rcin.org.pl/publication/281496 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Celem opisanego w pracy działania jest opracowanie inteligentnego systemu identyfikacji za-
nieczyszczeń powietrza. Zastosowanie sztucznej inteligencji, wykorzystującej analizę obrazów powierzchni
wybranych indykatorów zanieczyszczenia powietrza do budowy algorytmu uczenia maszynowego umożliwiło
opracowanie taniej i skutecznej metody identyfikacji niebezpiecznych substancji. Do budowy modelu zostały
wykorzystane zdjęcia skaningowej mikroskopii elektronowej dwuletnich igieł sosny zwyczajnej Pinus sylvestris L.,
z reprezentatywnych zlewni badawczych krajowej sieci Zintegrowanego Monitoringu Środowiska Przyrodnicze-
go. Zdjęcia mikroskopowe zostały przetworzone w programie graficznym, tak aby zaklasyfikowane na podsta-
wie wielkości, kształtu i składu chemicznego cząstki posiadały jednakowy atrybut (barwę). Wykonane warstwy
(maski) stanowiły element właściwy do opracowania algorytmu uczenia maszynowego identyfikującego zanie-
czyszczenia z podziałem na zdefiniowane wcześniej kategorie. Zastosowanie sieci neuronowych do budowy sa-
mouczącego się algorytmu pozwoliło zoptymalizować analizę zdeponowanych zanieczyszczeń zobrazowanych
na powierzchni igieł sosny. Opracowany system identyfikacji naturalnych i antropogenicznych cząstek w postaci
skategoryzowanych warstw daje skuteczność predykcji na wysokim poziomie. |
|---|---|
| ISSN: | 2300-8466 |