印度喀拉拉邦Vembanad湖塑料污染热点识别：基于人工智能与空间分析的创新方法

为解决海洋塑料污染对生态系统的威胁，研究人员采用人工智能(YOLO算法)与空间分析(ArcGIS Pro)相结合的方法，对印度Vembanad湖59个位点的塑料分布进行监测。研究识别出17个主要污染热点（含270件塑料碎片），其中Kumbalam(139)、Edakochi(135)等区域累积显著。该成果为海岸带生态系统管理(CEM)提供了可扩展的AI-UAV监测框架，具有重要政策指导价值。

海洋塑料污染正严重威胁全球生态系统健康。这项研究创新性地将"你只看一次"(You Only Look Once, YOLO)目标检测算法与地理信息系统(ArcGIS Pro)空间分析技术相结合，通过实地拍摄照片和无人机(UAV)影像数据，对印度喀拉拉邦中部Vembanad湖59个采样点的塑料污染物进行精准识别与空间制图。

分析结果显示，研究区域存在17个塑料污染热点，共检测到270件塑料碎片。其中Kumbalam(139件)、Edakochi(135件)、Chellanam(136件)和Kannamali(130件)等区域表现出显著的塑料富集特征。该研究验证了人工智能与空间分析技术在塑料污染监测中的协同效应，构建的可扩展监测框架为海岸带生态系统管理(Coastal Ecosystem Management, CEM)提供了科学决策工具。

这种多技术融合方法不仅实现了污染热点的精准定位，更为研究人员和政策制定者开展针对性治理、制定海洋塑料减排策略提供了强有力的技术支撑。无人机遥感与AI算法的结合，展现出在复杂水环境监测中的独特优势，为全球海岸带塑料污染防控提供了创新性解决方案。