AI techniques for near real-time monitoring of contaminants in coastal waters on board future Phisat-2 mission

要約

従来の手順とは異なり、提案されたソリューションは、衛星リモート センシング (RS) データ、人工知能 (AI) 技術、およびオンボード処理の統合を通じて、水質監視における画期的なパラダイムを提唱します。
目的は、既存の文献の大きなギャップに対処する、沿岸水域の汚染物質をほぼリアルタイムで検出できるようにすることです。
さらに、期待される成果には、環境モニタリング、公衆衛生保護、資源保護における大幅な進歩が含まれます。
私たちの研究の具体的な焦点は、人間と水生生物の健康への影響を考慮して、濁度および pH パラメータの推定にあります。
それにもかかわらず、設計された枠組みを拡張して、水環境およびそれ以外の関心のある他のパラメーターを含めることができます。
この記事は、欧州宇宙機関 (ESA) OrbitalAI Challenge への参加に端を発し、Phisat-2 ミッションにおける汚染物質モニタリングの特有の機会と問題について説明します。
利用可能なツールを使用したこのミッションの具体的な特徴を、ほぼリアルタイムで船上で水質汚染物質を監視するために著者らによって提案された方法論とともに紹介します。
暫定的な有望な結果が議論され、進行中および今後の研究が紹介されます。

要約(オリジナル)

Differently from conventional procedures, the proposed solution advocates for a groundbreaking paradigm in water quality monitoring through the integration of satellite Remote Sensing (RS) data, Artificial Intelligence (AI) techniques, and onboard processing. The objective is to offer nearly real-time detection of contaminants in coastal waters addressing a significant gap in the existing literature. Moreover, the expected outcomes include substantial advancements in environmental monitoring, public health protection, and resource conservation. The specific focus of our study is on the estimation of Turbidity and pH parameters, for their implications on human and aquatic health. Nevertheless, the designed framework can be extended to include other parameters of interest in the water environment and beyond. Originating from our participation in the European Space Agency (ESA) OrbitalAI Challenge, this article describes the distinctive opportunities and issues for the contaminants monitoring on the Phisat-2 mission. The specific characteristics of this mission, with the tools made available, will be presented, with the methodology proposed by the authors for the onboard monitoring of water contaminants in near real-time. Preliminary promising results are discussed and in progress and future work introduced.

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