UAV-based deep learning and spatial analysis for mapping coastal plastic debris distribution

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1080/10106049.2026.2736384
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Plastic waste accumulation is a major environmental challenge in enclosed and semi-enclosed coastal basins where restricted hydrodynamic exchange can promote long-term litter retention. This study assesses surface macroplastic litter along the Neftchala shoreline of the western Caspian Sea using UAV imagery, YOLOv4-based detection, GPS field validation, and spatial analysis. A total of 7,192 litter items were detected within approximately 0.385 km2, corresponding to an average density of 18,684 items/km2, while hotspot densities exceeded 60,000 items/km2. The distribution was strongly clustered, with a Nearest Neighbour Index of 0.49 and three shore-parallel accumulation zones. Detected litter was spatially associated with shoreline proximity, low-relief terrain, and reed-dominated vegetation, particularly desiccated reed belts exposed by recent Caspian Sea-level decline. Because the survey represents a single-date observation, these relationships are interpreted as spatial associations rather than direct causal mechanisms. The workflow supports targeted cleanup and monitoring across semi-enclosed coastal environments and broader evidence-based environmental management.