利用 PRISMA 探测甲烷羽流：深度学习模型与数据增强
计算机视觉与模式识别
2022-11-29 v1 人工智能
机器学习
摘要
新一代高光谱成像仪（如 PRISMA）显著提升了我们从太空以高空间分辨率（30 米）探测甲烷（CH₄）羽流的能力。本文提出一个完整框架，利用 PRISMA 卫星任务图像和深度学习模型在大范围区域识别 CH₄ 羽流。为弥补 PRISMA 图像相对稀缺的问题，我们通过将 Sentinel-2 的高分辨率羽流迁移至 PRISMA 来训练模型。该方法避免了基于大涡模拟生成合成羽流的高昂计算成本，构建了广泛且真实的训练数据库，为未来使用高光谱传感器（EnMAP、EMIT、CarbonMapper）进行大规模甲烷羽流探测铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2211.15429,
title = {Detecting Methane Plumes using PRISMA: Deep Learning Model and Data Augmentation},
author = {Alexis Groshenry and Clement Giron and Thomas Lauvaux and Alexandre d'Aspremont and Thibaud Ehret},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.15429},
year = {2022}
}