論文の概要: Autonomous Detection of Methane Emissions in Multispectral Satellite Data Using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11003v1
• Date: Mon, 21 Aug 2023 19:36:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 20:10:26.370990
• Title: Autonomous Detection of Methane Emissions in Multispectral Satellite Data Using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習によるマルチスペクトル衛星データからのメタン排出の自律的検出
• Authors: Bertrand Rouet-Leduc, Thomas Kerdreux, Alexandre Tuel, Claudia Hulbert
• Abstract要約: メタンは最も強力な温室効果ガスの1つである。 現在のメタン放出モニタリング技術は、近似的な放出要因や自己報告に依存している。 深層学習法は、Sentinel-2衛星マルチスペクトルデータにおけるメタン漏れの自動検出に利用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.01013149014865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Methane is one of the most potent greenhouse gases, and its short atmospheric half-life makes it a prime target to rapidly curb global warming. However, current methane emission monitoring techniques primarily rely on approximate emission factors or self-reporting, which have been shown to often dramatically underestimate emissions. Although initially designed to monitor surface properties, satellite multispectral data has recently emerged as a powerful method to analyze atmospheric content. However, the spectral resolution of multispectral instruments is poor, and methane measurements are typically very noisy. Methane data products are also sensitive to absorption by the surface and other atmospheric gases (water vapor in particular) and therefore provide noisy maps of potential methane plumes, that typically require extensive human analysis. Here, we show that the image recognition capabilities of deep learning methods can be leveraged to automatize the detection of methane leaks in Sentinel-2 satellite multispectral data, with dramatically reduced false positive rates compared with state-of-the-art multispectral methane data products, and without the need for a priori knowledge of potential leak sites. Our proposed approach paves the way for the automated, high-definition and high-frequency monitoring of point-source methane emissions across the world.
• Abstract（参考訳）: メタンは最も強力な温室効果ガスの1つであり、その半減期が短いため、地球温暖化を急速に抑制する主要なターゲットとなっている。 しかし、現在のメタン放出モニタリング技術は、しばしば劇的に過小評価されるエミッション要因や自己報告に依存している。 当初は表面特性を観測するために設計されたが、最近、大気中の物質を分析する強力な方法として衛星マルチスペクトルデータが登場した。 しかし、マルチスペクトル計のスペクトル分解能は乏しく、メタンの測定は非常にノイズが多い。 メタンデータ生成物は、表面やその他の大気ガス(特に水蒸気)の吸収にも敏感であり、通常は広範囲の人間分析を必要とする潜在的なメタンプラムのノイズマップを提供する。 本研究では,sentinel-2衛星のマルチスペクトルデータにおけるメタン漏れ検出の自動化,最先端のマルチスペクトルメタンデータ製品に比べて誤検出率を劇的に低減し,潜在的な漏洩箇所の事前知識を必要とせずに,ディープラーニング手法の画像認識能力を活用できることを示す。 提案手法は,世界中のポイントソースメタン排出量の自動化・高精細・高頻度モニタリングへの道を開くものである。

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