論文の概要: Unlocking the Potential: Multi-task Deep Learning for Spaceborne Quantitative Monitoring of Fugitive Methane Plumes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12870v3
• Date: Wed, 02 Oct 2024 14:32:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-03 15:17:12.063004
• Title: Unlocking the Potential: Multi-task Deep Learning for Spaceborne Quantitative Monitoring of Fugitive Methane Plumes
• Title（参考訳）: ポテンシャルの解き放つ:多タスク深層学習による宇宙空間でのメタン塔の定量的モニタリング
• Authors: Guoxin Si, Shiliang Fu, Wei Yao,
• Abstract要約: メタン濃度インバージョン(英語版)、プルームセグメンテーション(英語版)、エミッションレート推定(英語版)は、メタン排出モニタリングの3つのサブタスクである。 リモートセンシング画像からメタン排出量の定量モニタリングを行うための,新しいディープラーニングベースのフレームワークを提案する。 メタン濃度インバージョンのためのU-Netネットワーク,メタン配管セグメンテーションのためのMask R-CNNネットワーク,メタン排出率推定のためのResNet-50ネットワークを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7970333810038046
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• Abstract: As global warming intensifies, increased attention is being paid to monitoring fugitive methane emissions and detecting gas plumes from landfills. We have divided methane emission monitoring into three subtasks: methane concentration inversion, plume segmentation, and emission rate estimation. Traditional algorithms face certain limitations: methane concentration inversion typically employs the matched filter, which is sensitive to the global spectrum distribution and prone to significant noise. There is scant research on plume segmentation, with many studies depending on manual segmentation, which can be subjective. The estimation of methane emission rate frequently uses the IME algorithm, which necessitates meteorological measurement data. Utilizing the WENT landfill site in Hong Kong along with PRISMA hyperspectral satellite imagery, we introduce a novel deep learning-based framework for quantitative methane emission monitoring from remote sensing images that is grounded in physical simulation. We create simulated methane plumes using large eddy simulation (LES) and various concentration maps of fugitive emissions using the radiative transfer equation (RTE), while applying augmentation techniques to construct a simulated PRISMA dataset. We train a U-Net network for methane concentration inversion, a Mask R-CNN network for methane plume segmentation, and a ResNet-50 network for methane emission rate estimation. All three deep networks yield higher validation accuracy compared to traditional algorithms. Furthermore, we combine the first two subtasks and the last two subtasks to design multi-task learning models, MTL-01 and MTL-02, both of which outperform single-task models in terms of accuracy. Our research exemplifies the application of multi-task deep learning to quantitative methane monitoring and can be generalized to a wide array of methane monitoring tasks.
• Abstract（参考訳）: 地球温暖化が増すにつれ、ごみ埋立地からのメタン排出の監視やガス配管の検知に注意が向けられている。 我々は,メタン濃度インバージョン,プルームセグメンテーション,エミッションレート推定の3つのサブタスクにメタン排出量モニタリングを分割した。 メタン濃度インバージョンは通常、大域スペクトル分布に敏感な整合フィルタを使用し、大きなノイズを生じさせる。 プルームセグメンテーションは、手動セグメンテーションに依存する多くの研究が主観的な研究である。 メタン排出率の推定には、気象観測データを必要とするIMEアルゴリズムが頻繁に用いられる。 香港のWENT埋立処分場とPRISMAハイパースペクトル衛星画像を用いて,物理シミュレーションに基礎を置いているリモートセンシング画像からメタン排出量の定量モニタリングを行うための,新しいディープラーニングベースのフレームワークを提案する。 我々は,大渦シミュレーション (LES) と放射移動方程式 (RTE) を用いた各種拡散放出の濃度マップを用いてメタンプラムを模擬し,擬似PRISMAデータセットの構築に拡張技術を適用した。 メタン濃度インバージョンのためのU-Netネットワーク,メタン配管セグメンテーションのためのMask R-CNNネットワーク,メタン排出率推定のためのResNet-50ネットワークを訓練する。 3つのディープネットワークは、従来のアルゴリズムよりも高い検証精度が得られる。 さらに,最初の2つのサブタスクと最後の2つのサブタスクを組み合わせて,マルチタスク学習モデルであるMTL-01とMTL-02を設計する。 本研究は,メタンの定量モニタリングにおけるマルチタスク深層学習の適用を実証し,幅広いメタンモニタリングタスクに一般化できることを示す。

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