Illegal Waste Detection in Remote Sensing Images: A Case Study

要約

環境犯罪は現在、世界で3番目に大きい犯罪行為を表し、生態系と人間の健康を脅かしています。
この活動に関連する犯罪の中で、不適切な廃棄物管理は、違法な埋め立て地を求めて半自動領土スキャンを可能にする非常に高解像度のリモートセンシング画像の利用可能性とコストの削減により、現在、より簡単に対抗することができます。
このペーパーでは、地元の環境機関の専門家と協力して開発されたパイプラインを提案し、候補者がリモートセンシング画像の分類子を活用する違法な投棄サイトを検出しました。
このような分類器に最適な構成を識別するために、広範な一連の実験が実施され、多様な画像特性とトレーニング設定の影響が徹底的に分析されました。
その後、地元の環境機関は、開発された分類器からの出力が専門家の日常業務に統合された実験演習に関与し、手動の写真解釈に関して時間の節約をもたらしました。
最終的に分類器は、トレーニングエリアの外側の場所で貴重な結果で実行され、提案されたパイプラインの国境を越えた適用可能性の可能性を強調しました。

要約(オリジナル)

Environmental crime currently represents the third largest criminal activity worldwide while threatening ecosystems as well as human health. Among the crimes related to this activity, improper waste management can nowadays be countered more easily thanks to the increasing availability and decreasing cost of Very-High-Resolution Remote Sensing images, which enable semi-automatic territory scanning in search of illegal landfills. This paper proposes a pipeline, developed in collaboration with professionals from a local environmental agency, for detecting candidate illegal dumping sites leveraging a classifier of Remote Sensing images. To identify the best configuration for such classifier, an extensive set of experiments was conducted and the impact of diverse image characteristics and training settings was thoroughly analyzed. The local environmental agency was then involved in an experimental exercise where outputs from the developed classifier were integrated in the experts’ everyday work, resulting in time savings with respect to manual photo-interpretation. The classifier was eventually run with valuable results on a location outside of the training area, highlighting potential for cross-border applicability of the proposed pipeline.

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