Scalable Methods for Brick Kiln Detection and Compliance Monitoring from Satellite Imagery: A Deployment Case Study in India

要約

大気汚染により、年間 700 万人が死亡しています。
レンガ製造業は石炭の 2 番目に大きな消費者であり、インド ガンジス平原 (インド亜大陸の人口密集地帯) の大気汚染の 8% ～ 14% の原因となっています。
レンガ窯は組織化されていない部門であり、多数存在するため、生息地からの距離などのポリシー違反を検出することは簡単ではありません。
大気品質やその他の分野の専門家は、レンガ窯の在庫を維持するために人間による手動の注釈に依存しています。
これまでの研究では、コンピュータ ビジョン ベースの機械学習手法を使用して衛星画像からレンガ窯を検出していましたが、それらは特定の地域に限定されており、データのラベル付けには手間がかかりました。
この論文では、インドのような大国向けにスケーラブルなレンガ窯検出システムを展開し、インド・ガンジス平原の 5 つの州の 28 地区から 7,477 個の新しいレンガ窯を特定するフレームワークを提案します。
次に、地域内での窯の空間密度の高さや時間の経過による異常な増加などのポリシー違反をチェックする効率的な方法を紹介します。
デリー NCR のレンガ窯の 90% が密度に基づく方針に違反していることを示します。
私たちのフレームワークは、世界中の政府によって直接採用され、レンガ窯に関する政策規制を自動化できます。

要約(オリジナル)

Air pollution kills 7 million people annually. Brick manufacturing industry is the second largest consumer of coal contributing to 8%-14% of air pollution in Indo-Gangetic plain (highly populated tract of land in the Indian subcontinent). As brick kilns are an unorganized sector and present in large numbers, detecting policy violations such as distance from habitat is non-trivial. Air quality and other domain experts rely on manual human annotation to maintain brick kiln inventory. Previous work used computer vision based machine learning methods to detect brick kilns from satellite imagery but they are limited to certain geographies and labeling the data is laborious. In this paper, we propose a framework to deploy a scalable brick kiln detection system for large countries such as India and identify 7477 new brick kilns from 28 districts in 5 states in the Indo-Gangetic plain. We then showcase efficient ways to check policy violations such as high spatial density of kilns and abnormal increase over time in a region. We show that 90% of brick kilns in Delhi-NCR violate a density-based policy. Our framework can be directly adopted by the governments across the world to automate the policy regulations around brick kilns.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google