論文の概要: Detecting Methane Plumes using PRISMA: Deep Learning Model and Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15429v1
• Date: Thu, 17 Nov 2022 17:36:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-04 14:26:42.839653
• Title: Detecting Methane Plumes using PRISMA: Deep Learning Model and Data Augmentation
• Title（参考訳）: PRISMAを用いたメタンプラムの検出:ディープラーニングモデルとデータ拡張
• Authors: Alexis Groshenry, Clement Giron, Thomas Lauvaux, Alexandre d'Aspremont, Thibaud Ehret
• Abstract要約: PRISMAのような新世代の超スペクトル画像装置は、高空間分解能(30m)で宇宙からメタン(CH4)プラムの検出能力を著しく改善した。 ここでは、PRISMA衛星ミッションの画像を用いてCH4プラムを識別するための完全なフレームワークと、広範囲のプラムを検出可能なディープラーニングモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.32835203947133
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The new generation of hyperspectral imagers, such as PRISMA, has improved significantly our detection capability of methane (CH4) plumes from space at high spatial resolution (30m). We present here a complete framework to identify CH4 plumes using images from the PRISMA satellite mission and a deep learning model able to detect plumes over large areas. To compensate for the relative scarcity of PRISMA images, we trained our model by transposing high resolution plumes from Sentinel-2 to PRISMA. Our methodology thus avoids computationally expensive synthetic plume generation from Large Eddy Simulations by generating a broad and realistic training database, and paves the way for large-scale detection of methane plumes using future hyperspectral sensors (EnMAP, EMIT, CarbonMapper).
• Abstract（参考訳）: PRISMAのような新世代の超スペクトル画像装置は、高空間分解能(30m)で宇宙からメタン(CH4)配管の検出能力を著しく改善した。 ここでは、PRISMA衛星ミッションの画像を用いてCH4プラムを識別するための完全なフレームワークと、広範囲のプラムを検出可能なディープラーニングモデルを提案する。 PRISMA画像の相対的不足を補うため,Sentinel-2からPRISMAに高分解能プラムをトランスポーティングすることでモデルを訓練した。 そこで本研究では,大規模渦シミュレーションによる計算コストの高い合成プルーム生成を回避し,将来的なハイパースペクトルセンサ(エンマップ,エミット,カーボンマッパー)を用いてメタンプルームを大規模に検出する方法を提案する。

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