Mirosław Szwed

Streszczenie

Celem opisanego w pracy działania jest opracowanie inteligentnego systemu identyfikacji zanieczyszczeń powietrza. Zastosowanie sztucznej inteligencji, wykorzystującej analizę obrazów powierzchni wybranych indykatorów zanieczyszczenia powietrza do budowy algorytmu uczenia maszynowego umożliwiło opracowanie taniej i skutecznej metody identyfikacji niebezpiecznych substancji. Do budowy modelu zostały wykorzystane zdjęcia skaningowej mikroskopii elektronowej dwuletnich igieł sosny zwyczajnej Pinus sylvestris L., z reprezentatywnych zlewni badawczych krajowej sieci Zintegrowanego Monitoringu Środowiska Przyrodniczego. Zdjęcia mikroskopowe zostały przetworzone w programie graficznym, tak aby zaklasyfikowane na podstawie wielkości, kształtu i składu chemicznego cząstki posiadały jednakowy atrybut (barwę). Wykonane warstwy (maski) stanowiły element właściwy do opracowania algorytmu uczenia maszynowego identyfikującego zanieczyszczenia z podziałem na zdefiniowane wcześniej kategorie. Zastosowanie sieci neuronowych do budowy samouczącego się algorytmu pozwoliło zoptymalizować analizę zdeponowanych zanieczyszczeń zobrazowanych na powierzchni igieł sosny. Opracowany system identyfikacji naturalnych i antropogenicznych cząstek w postaci skategoryzowanych warstw daje skuteczność predykcji na wysokim poziomie.

Słowa kluczowe: identyfikacja zanieczyszczeń powietrza, sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, mikroskopia elektronowa, sieci neuronowe, analiza obrazów

Mirosław Szwed [miroslaw.szwed@ujk.edu.pl], Uniwersytet Jana Kochanowskiego w Kielcach, Instytut Geografii i Nauk o Środowisku

Cytowanie

APA: Szwed, M. (2025). Inteligentny system identyfikacji zanieczyszczenia powietrza. Przegląd Geograficzny, 97(1), 49-68. https://doi.org/10.7163/PrzG.2025.1.3
MLA: Szwed, Mirosław. "Inteligentny system identyfikacji zanieczyszczenia powietrza". Przegląd Geograficzny, vol. 97, no. 1, 2025, pp. 49-68. https://doi.org/10.7163/PrzG.2025.1.3
Chicago: Szwed, Mirosław. "Inteligentny system identyfikacji zanieczyszczenia powietrza". Przegląd Geograficzny 97, no. 1 (2025): 49-68. https://doi.org/10.7163/PrzG.2025.1.3
Harvard: Szwed, M. 2025. "Inteligentny system identyfikacji zanieczyszczenia powietrza". Przegląd Geograficzny, vol. 97, no. 1, pp. 49-68. https://doi.org/10.7163/PrzG.2025.1.3