Google Research 解读 MAPL-EMIT 如何用深度学习绘制全球甲烷排放图

Google 与 NASA JPL 合作的 MAPL-EMIT 研究发表于 PNAS，利用卫星高光谱数据检测甲烷羽流，对专家标注羽流的召回率为 84%。该框架以 3.6 million 个合成羽流训练，结合光谱与空间上下文量化甲烷增量、划分羽流边界并定位排放源，在约 1100 个 EMIT 数据颗粒中识别出约 50% 更多的可能羽流，但复杂地形中的误报仍是挑战。