【摘 要】
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全球日益增多的海滩垃圾,不仅造成海洋环境污染,严重威胁海洋生态系统健康,也对生物栖息地有着不可估计的影响。如何高效准确地对海滩垃圾进行监测和识别,是处置海滩垃圾过程
【机 构】
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华东师范大学河口海岸学国家重点实验室,上海海洋大学海洋科学学院
【基金项目】
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国家重点研发项目(2016YFC1402202),国家自然科学基金(41576087)
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全球日益增多的海滩垃圾,不仅造成海洋环境污染,严重威胁海洋生态系统健康,也对生物栖息地有着不可估计的影响。如何高效准确地对海滩垃圾进行监测和识别,是处置海滩垃圾过程的技术难点之一。基于此,本文以长江口南汇边滩为实验区,通过在海滩上设置常见垃圾样品,随后利用激光雷达记录的全波形数据和BP神经网络模型,以快速鉴别海滩垃圾类型。结果表明:基于激光雷达提取的垃圾全波形数据中回波振幅和回波宽度的差异,可用来识别海滩垃圾。构建的BP神经网络可有效将海滩垃圾分为泡沫类、布类、金属类、纸类及塑料类,最高识别率达到79%。
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