Detection of waste dumping locations in landfill using multi-temporal Landsat thermal images
Notice bibliographique
Résumé
The disposal of solid waste in a conventional landfill is inevitably associated with potential adverse environmental impacts, resulting in the migration of landfill gas and offensive odors on the surrounding areas. In addition to the obnoxious fumes and hazardous leachate, heat generation is continuously observed within the landfill during the aerobic and anaerobic phases. Despite the negative impacts, such "heat generation" phenomenon can turn into valuable information to aid in detecting unauthorized landfill activities and tracing unrecorded dumping regions. The spatial distribution of waste buried under the ground can be approximated and revealed through measuring the ground surface heat flux. In this study, we demonstrate how to utilize thermal remote sensing techniques to measure the land surface temperature (LST), which can aid in outlining the waste dumping regions within a landfill. The Jeleeb Al-Shuyoukh landfill, located in Kuwait, was used to demonstrate the proposed method, where the record of the exact dumping location was missing during the Gulf war. Ten-year Landsat Thematic Mapper(TM)/Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) images (1985-1994) were acquired and processed in order to compute the LST within the landfill. Through combining the multi-temporal LST contours and overlay analysis, the most probable dumping regions within the landfill were outlined. A probability map was created to indicate the possible location of waste dumping within the studied landfill. With reference to the 50 boreholes drilled by the Environmental Protection Authority of Kuwait, our results derived during the summer and winter seasons both yielded an overall accuracy of 72%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».