Краткое содержание

arXiv:2511.07719v1 Тип объявления: новый Аннотация: Снижение антропогенных источников метана является одним из наиболее экономически эффективных способов замедления глобального потепления. Хотя спутниковые спектрометрические системы визуализации, такие как EMIT, PRISMA и EnMAP, способны обнаруживать точечные источники выбросов, современные методы извлечения метановых сигналов, основанные на согласованных фильтрах, всё ещё приводят к большому количеству ложных срабатываний, требующих трудоёмкой ручной проверки. В данной статье описан опыт эксплуатации системы машинного обучения для обнаружения выбросов метана в рамках системы оповещения и реагирования на выбросы метана (Methane Alert and Response System — MARS), разработанной Международной обсерваторией эмиссий метана Программы ООН по окружающей среде. Мы создали крупнейшую и самую разнообразную мировую базу данных аннотированных метановых шлейфов от трёх миссий спектрометрии изображений и количественно сравнили различные конфигурации глубоких нейронных моделей. Ориентируясь на требования оперативного развёртывания, мы расширили ранее использовавшиеся методики оценки с небольших фрагментированных наборов данных до полноглобальных масштабов...