Algemene doelstelling: Het doel van het project is het ontwikkelen en testen van een uitgebreide, kostenefficiënte portfolio van systemen om de plasticvervuiling in alle compartimenten van de waterkolom, van het oppervlak tot de zeebodem, in kaart te brengen. 
 
Aangezien kunststoffen zeer divers zijn (verschillende vormen, maten, kleuren, dichtheden) en zich verschillend ophopen in de compartimenten van de waterkolom, dekt geen enkele methode alle observatiebehoeften. Daarom zullen we meerdere innovatieve teledetectietechnologieën testen en inzetten, waarbij lucht-, onderwater- en satellietopnames worden gecombineerd. Voor gevallen waarin grootschalige directe detectie van de hoeveelheid plastic niet haalbaar is, zal het gebruik van proxy's worden onderzocht. Samen zijn deze technologieën in staat om grote gebieden te bestrijken. Ze vormen dus een kosteneffectief alternatief voor arbeidsintensieve steekproeven en maken het mogelijk om de hoeveelheid waardevolle gegevens over locaties en dichtheden van plasticvervuiling aanzienlijk te vergroten. Als algemeen kwantitatief doel zou de integratie van onze technologieën dus in staat moeten zijn om een volledige 3D-beoordeling van alle compartimenten uit te voeren tegen ongeveer dezelfde kosten als de huidige monitoring. De haalbaarheid en potentiële waarde zullen worden aangetoond aan de hand van casestudies in het Belgische deel van de Noordzee en het Schelde-estuarium.

Concrete doelen en succescriteria: We zijn van plan om het hoofddoel van het project te bereiken door middel van de volgende reeks concrete doelstellingen:
1) De wetenschappelijke argumenten voor een speciale satellietmissie verbeteren. Succescriteria: SSPIRIT zal detectiegrenzen opleveren voor de directe detectie van kunststoffen vanuit de ruimte in realistische omstandigheden.

2) Evalueren van de haalbaarheid van optische detectie op afstand van plastic pellets. Succescriteria: SSPIRIT zal detectiegrenzen opleveren voor directe detectie met behulp van smartphone of optische VNIR-SWIR-technologie, en validatie van indirecte detectie met behulp van ecogeomorfologische indicatoren.

3) Het herkenningspotentieel voor macrolitter verbeteren met behulp van camera's (GoPro) en akoestische (Blueview en multibeam) methoden. Succescriteria: SSPIRIT zal leerdatasets leveren voor elk van de 3 methoden, verwerkt om geschikt te zijn als input voor machine learning methoden.

4) De beoordeling van potentiële microplastic-hotspots verbeteren met behulp van teledetectietechnieken. Succescriteria: Het project moet vaststellen of het verband tussen microplasticgehalte en SPM/turbiditeit gerechtvaardigd is en dit verband kwantificeren binnen de onderzoeksgebieden van het project.

5) Het verbeteren van de prestaties van een dieptegemiddeld (Euleriaans) deeltjesvervoermodel om troebelheid en bijbehorende microplasticconcentraties te voorspellen. Succescriteria: Het project definieert het onzekerheidsbereik van SPM- en microplasticconcentraties ten opzichte van veldgegevens, rekening houdend met alle bronnen van onzekerheid (inclusief de onzekerheid op de veldgegevens), en ten opzichte van eerdere modelleringsstudies naar troebelheid.

6) Verbeteren van de prestaties van een dieptegemiddeld (Euleriaans) deeltjesvervoermodel om de verspreiding van verloren gegane korrels te voorspellen. Succescriteria: Het project definieert het onzekerheidsbereik van voorspelde pelletconcentraties ten opzichte van veldgegevens, rekening houdend met alle bronnen van onzekerheid (inclusief de onzekerheid op de veldgegevens).