甲烷减排是减缓环球变暖的最有效行动之一。
然而，目前的甲烷排放监测还存在许多寻衅，必须在覆盖范围、分辨率和监测精度之间做出权衡。
研究职员开拓了一个针对现有开源多光谱卫星数据的深度学习架构，目标是自动识别甲烷特色并从噪声中解卷积旗子暗记。
结果表明，该模型可以检测到低至0.01 km2的甲烷排放，对应于200~300 kg/h（千克/小时）的甲烷泄露率。
该方法极大地提高了甲烷检测能力，能够实现比目前最前辈的技能一个数量级的改进，为每隔几天在环球范围内自动、高分辨率地检测甲烷排放供应了主要的根本。

美日研究运用人工智能在卫星图像中自动检测全球甲烷排放_甲烷_全球 云服务

转载本文请注明来源及作者：中国科学院西北生态环境资源研究院文献情报中央《景象变革动态监测快报》2024第11期 刘燕飞 编译。