瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的研究团队成功开发出一套创新系统，将人工智能与卫星遥感技术深度融合，旨在从太空精准识别海洋塑料垃圾聚集区并预测其漂移轨迹。该项目名为ADOPT，核心目标是解决海洋垃圾清理中“找不到、追不上”的难题，为相关清理行动提供关键的时间与空间预警。
在应对海洋塑料污染的挑战中，实时监测漂浮垃圾带至关重要。尽管目前卫星图像和气象数据资源丰富，但现有的技术手段在时效性和精度上仍存在明显短板。ADOPT项目由EPFL地球环境观测计算实验室与瑞士数据科学中心联合发起，并得到了荷兰瓦赫宁根大学的协作支持，旨在通过技术突破填补这一空白。
该系统的工作流程分为两步：首先利用卫星图像识别垃圾聚集区，随后预测其在未来24小时内的移动位置。这一时空预警机制将极大提升非政府组织和相关当局组织清理作业的效率。项目初期依赖欧洲航天局的Sentinel-2光学卫星，但其6天的重访周期和10米分辨率限制了监测效果。为此，团队引入AI算法将模型迁移至PlanetScope星座，利用其每日更新、3至5米高分辨率的图像数据，实现了对垃圾带更精准的追踪。
值得注意的是，该算法主要识别的是被称为“风带”的垃圾聚集带，即由混合废弃物形成的数百米长的高浓度垃圾带，而非零散的单个塑料碎片。在预测漂移方面，研究团队结合了物理模型（风与洋流）与机器学习技术，利用搭载GPS的漂流浮标数据作为训练基准，不断优化轨迹预测的准确性。尽管云层遮挡仍是光学卫星的局限，但团队也在探索利用雷达卫星数据作为补充方案。
随着项目预计于今年秋季结束，研究团队正着手发表相关论文并开源检测与预测代码。这一技术突破不仅展示了欧洲在海洋环保科技领域的领先地位，也为全球海洋治理提供了新的数字化解决方案。对于中国而言，面对庞大的海岸线治理需求，此类“空天一体”的智能监测技术值得重点关注，未来若能结合中国的高分辨率商业卫星数据，有望在海洋垃圾预警与精准清理方面实现跨越式发展。