RAPID: Investigating Illegal Dumping During the Course of Debris Collection Operations Following Hurricane Ian

RAPID:调查伊恩飓风后碎片收集作业过程中的非法倾倒行为

基本信息

  • 批准号:
    2305113
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 7.5万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2022-11-15 至 2024-04-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Hurricane Ian made landfall as a catastrophic Category 4 hurricane on September 28, 2022, in the southwestern region of Florida. It generated substantial amounts of debris, exceeding the capacity of local waste management systems. Delayed collection of debris from public property and rights-of-way incurs public health and safety concerns. Since affected communities use their own limited resources for debris removal before the reimbursement by FEMA, it is critical to accurately estimate and keep track of the uncollected debris throughout recovery. While various tools are available to estimate the initial amount of disaster debris, current approaches do not update the estimates as a debris collection process proceeds over time. Further, illegal dumping - the disposal of ineligible debris at public sites without legal permission - often causes such initial estimates to become obsolete and complicates debris logistics planning and reimbursement management. This Grant for Rapid Response Research (RAPID) project aims to collect ephemeral data on uncollected debris on public roadways during the course of debris collection operations in order to investigate illegal debris disposal and its social and environmental impacts. This project will (i) conduct a sequential survey of affected public roadways with unmanned aerial vehicles and a LiDAR scanner to capture the amount of illegally dumped waste over time, (ii) link illegally dumped debris to its relevant collection trajectories through collaboration with debris contractors, and (iii) perform online surveys to understand the social and environmental impacts of uncollected debris, debris disposal methods, and community settings. The volume of debris at different points in time will be quantified through machine learning algorithms with aerial imagery and 3-D point cloud data resulting from the sequential survey. The volume of illegally disposed debris on each roadway section will then be estimated by comparing the debris volumes at subsequent times along with the volume of debris collected by haulers over the elapsed time.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
飓风伊恩于 2022 年 9 月 28 日在佛罗里达州西南部地区登陆,为灾难性 4 级飓风。它产生了大量碎片,超出了当地废物管理系统的容量。延迟收集公共财产和通行权的碎片会引起公共健康和安全问题。由于受影响社区在 FEMA 报销之前使用自己有限的资源清除残骸,因此在整个恢复过程中准确估计和跟踪未收集的残骸至关重要。虽然有各种工具可用于估计灾难碎片的初始数量,但当前的方法不会随着碎片收集过程随着时间的推移而更新估计值。此外,非法倾倒——未经法律许可在公共场所处置不合格的垃圾——通常会导致此类初步估计变得过时,并使垃圾物流规划和报销管理变得复杂。该快速响应研究资助 (RAPID) 项目旨在收集垃圾收集作业过程中公共道路上未收集垃圾的临时数据,以调查非法垃圾处置及其社会和环境影响。该项目将 (i) 使用无人机和激光雷达扫描仪对受影响的公共道路进行连续调查,以捕获一段时间内非法倾倒废物的数量,(ii) 通过与废物承包商合作,将非法倾倒的废物与其相关收集轨迹联系起来,(iii) 进行在线调查,以了解未收集的碎片、碎片处置方法和社区环境的社会和环境影响。不同时间点的碎片体积将通过机器学习算法以及连续调查产生的航空图像和 3D 点云数据进行量化。然后,将通过比较随后时间的碎片量与运输车在过去一段时间内收集的碎片量来估算每个道路部分非法处置的碎片量。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并被认为值得通过以下方式获得支持:使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准进行评估。

项目成果

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  • 资助金额:
    $ 7.5万
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