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Propósito: Este trabajo tiene como objetivo presentar los Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT), conocidos como drones, como una alternativa para el monitoreo ambiental, considerando la dificultad de identificar eventos de vertido ilegal en áreas remotas, ya sea por omisión del gobierno o por la dificultad de acceder a estos lugares. Estos dispositivos ofrecen varios beneficios, incluida la portabilidad y la capacidad de tomar fotografías en tiempo real desde lugares remotos y de difícil acceso a un costo más bajo sin poner en peligro la seguridad del operador. Diseño/metodología/enfoque: La cantidad de datos recopilados por los drones necesita una gran cantidad de esfuerzo para analizar e interpretar correctamente debido a la difícil topografía de Río de Janeiro y su gran extensión geográfica. Para superar este desafío, se debe utilizar inteligencia artificial para evaluar y georreferenciar automáticamente las fotos y videos recopilados durante la investigación. El presente trabajo tiene como objetivo demostrar la viabilidad de esta técnica en la identificación temprana y efectiva de áreas remotas con vertido ilegal de residuos sólidos mediante la combinación de una variedad de métodos, incluida la utilización de un sistema de posicionamiento global (GPS), cámaras de alta precisión y sensores en un dispositivo electrónico para teledetección (drone), y procesamiento e interpretación de imágenes utilizando recursos computacionales. Hallazgos: Tras un extenso monitoreo de teledetección en las áreas seleccionadas, con la asistencia de un VANT, las fotos obtenidas fueron procesadas en lotes utilizando algoritmos de Aprendizaje Profundo y técnicas de procesamiento de imágenes digitales. Después de una cantidad significativa de entrenamiento, estos algoritmos fueron capaces de identificar y clasificar automáticamente las fotos que mostraban señales de eliminación de residuos sólidos de aquellas que no lo hacían, demostrando que esta segregación rápida y automatizada produjo una eficacia del 92%. Discusión: Río de Janeiro produce mucha basura, gran parte de ella se desecha de manera inapropiada y se deposita de manera indiscriminada en regiones urbanas y alrededores, en colinas y en lugares de difícil acceso. Este problema es particularmente peor en áreas donde el gobierno está ausente e ineficaz, lo que provoca que los ciudadanos desechen su basura en lugares peligrosos y de difícil acceso. Este estudio ofrece un método basado en Aprendizaje Profundo para identificar automáticamente comunidades marginadas que requieren intervención gubernamental para reducir el desecho irregular de basura y todas las consecuencias ambientales asociadas.
Musci et al. (Jue,) estudiaron esta cuestión.