論文の概要: AI for operational methane emitter monitoring from space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04745v1
• Date: Thu, 8 Aug 2024 20:06:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 17:08:34.681865
• Title: AI for operational methane emitter monitoring from space
• Title（参考訳）: 宇宙からのメタンエミッタモニタリングのためのAI
• Authors: Anna Vaughan, Gonzalo Mateo-Garcia, Itziar Irakulis-Loitxate, Marc Watine, Pablo Fernandez-Poblaciones, Richard E. Turner, James Requeima, Javier Gorroño, Cynthia Randles, Manfredi Caltagirone, Claudio Cifarelli,
• Abstract要約: メタン排出量の削減は、短期的に地球温暖化を抑える最速の方法だ。 我々は、Sentinel-2とLandsat衛星画像のための自動AI駆動メタンエミッタ監視システムMARS-S2Lを提案する。 このシステムの運用は6ヶ月にわたって行われ、22カ国で457件の準リアルタイム検出が行われた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.274401014063018
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Mitigating methane emissions is the fastest way to stop global warming in the short-term and buy humanity time to decarbonise. Despite the demonstrated ability of remote sensing instruments to detect methane plumes, no system has been available to routinely monitor and act on these events. We present MARS-S2L, an automated AI-driven methane emitter monitoring system for Sentinel-2 and Landsat satellite imagery deployed operationally at the United Nations Environment Programme's International Methane Emissions Observatory. We compile a global dataset of thousands of super-emission events for training and evaluation, demonstrating that MARS-S2L can skillfully monitor emissions in a diverse range of regions globally, providing a 216% improvement in mean average precision over a current state-of-the-art detection method. Running this system operationally for six months has yielded 457 near-real-time detections in 22 different countries of which 62 have already been used to provide formal notifications to governments and stakeholders.
• Abstract（参考訳）: メタン排出量を減らすことは、短期的に地球温暖化を抑え、脱炭する人類の時間を買うための最速の方法だ。 リモートセンシング装置がメタンプラムを検知する能力が実証されているにもかかわらず、これらの事象を定期的に監視し、行動するシステムはない。 我々は,国連環境プログラムの国際メタン排出観測所で運用されているSentinel-2およびLandsat衛星画像のためのAI駆動型自動メタン放出装置であるMARS-S2Lを提案する。 我々は、トレーニングと評価のために、何千ものスーパーエミッションイベントのグローバルデータセットをコンパイルし、MARS-S2Lが世界中の様々な領域の排出を巧みに監視できることを示し、現在の最先端検出方法よりも216%の精度で平均精度を向上できることを実証した。 このシステムの運用は6ヶ月にわたって行われ、22カ国で457件の準リアルタイム検出が実施され、62件が政府や利害関係者への正式な通知に使用されている。

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