UFAZ müəlliminin elmi məqaləsi beynəlxalq jurnalda dərc olunub

Azərbaycan-Fransız Universitetində (UFAZ) “Su ehtiyatlarının idarəedilməsi” proqramının koordinatoru Elnur Səfərovun həmmüəllifi olduğu “Sahil ərazilərində plastik tullantıların paylanmasının xəritələşdirilməsi üçün pilotsuz uçuş aparatlarına əsaslanan dərin öyrənmə və məkan təhlili” adlı elmi məqalə “Geocarto International” beynəlxalq elmi jurnalında dərc olunub.

Taylor & Francis” nəşriyyatının dərc etdiyi “Geocarto International” beynəlxalq elmi jurnalı “Scopus” bazasında Q1 kateqoriyasına daxildir və “Geography, Planning and Development” sahəsi üzrə 95-ci persentildə, yəni ilk 5% arasında yer alır. Jurnalın CiteScore göstəricisi 10.8, impakt faktoru isə 3.9-dur.

Tədqiqat işi Xəzər dənizinin Neftçala sahilində plastik tullantıların yayılma xüsusiyyətlərinin müəyyənləşdirilməsinə həsr olunub. Araşdırma çərçivəsində yüksək ayırdetmə qabiliyyətinə malik pilotsuz uçuş aparatlarından (PUA) əldə edilən görüntülər, YOLOv4 dərin öyrənmə modeli, GPS əsaslı sahə müşahidələri və coğrafi informasiya sistemləri (CİS) vasitəsilə məkan təhlili metodları birləşdirilib.

Tədqiqat nəticəsində təxminən 0.385 km² ərazidə 7 192 plastik tullantı aşkarlanıb. Təhlil tullantıların sahilboyu ərazidə bərabər paylanmadığını, müəyyən sahələrdə daha sıx toplandığını üzə çıxarıb. Sahil xəttinə paralel yerləşən üç əsas tullantı toplanma zonası müəyyən edilib və bəzi ərazilərdə tullantıların sıxlığı hər kvadrat kilometrə 60 000-dən çox olub.

Nəticələr tullantıların yayılmasının sahil xəttinə yaxınlıq, relyefin xüsusiyyətləri və qamışlıq ərazilərlə əlaqəsini də göstərib. Xüsusilə, Xəzər dənizinin səviyyəsinin azalması nəticəsində üzə çıxan qurumuş qamış zolaqlarının plastik tullantıların toplanmasında rol oynaya biləcəyi müəyyən edilib.

Tədqiqatın nəticələri pilotsuz uçuş aparatları, süni intellekt, sahə müşahidələri və məkan təhlilinin birgə tətbiqinin sahil ərazilərində plastik çirklənmənin daha dəqiq qiymətləndirilməsinə imkan verdiyini göstərir. Təklif olunan yanaşma tullantıların daha çox toplandığı ərazilərin müəyyənləşdirilməsi, təmizlik tədbirlərinin məqsədyönlü təşkili və çirklənmənin dinamikasının müntəzəm izlənilməsi üçün praktik imkanlar yaradır.

Məqalənin tam mətni ilə aşağıdakı keçid vasitəsilə tanış ola bilərsiniz: UAV-based deep learning and spatial analysis for mapping coastal plastic debris distribution