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J-GLOBAL ID：202202240706696888   整理番号：22A0430638

MetaNet 高分解能二次元プルーム画像からのメタン点源放出を定量化するためのAI駆動アプローチ【JST・京大機械翻訳】

MethaNet - An AI-driven approach to quantifying methane point-source emission from high-resolution 2-D plume imagery

著者 (5件)： Jongaramrungruang Siraput (Division of Geological and Planetary Sciences, California Institute of Technology, Pasadena, CA 91125, USA) ,  Thorpe Andrew K. (NASA Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, CA 91109, USA) ,  Matheou Georgios (Department of Mechanical Engineering, University of Connecticut, Storrs, CT 06269, USA) ,  Frankenberg Christian (Division of Geological and Planetary Sciences, California Institute of Technology, Pasadena, CA 91125, USA) ,  Frankenberg Christian (NASA Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, CA 91109, USA)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 269  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： メタンは地球の放射収支と対流圏バックグラウンドオゾンに著しい影響を与える最も重要な人為的温室効果ガスの1つである。十分に制約された地球規模の収支にもかかわらず,局地的および地域的メタン放出の定量化は,挑戦的であることが証明されている。次世代航空機搭載可視/赤外撮像分光計(AVIRIS-NG)のような航空機搭載リモートセンシング機器における最近の進歩は,大きな地理的領域にわたって1-5mの前例のない分解能でCH_4プルームカラム増強の2D観測を提供する。観測されたプルームからの排出速度の定量化は,局所放出分布を理解し,緩和努力を優先するための重要なステップである。しかし,信頼できるデータなしでリアルタイムで検出プルームから排出速度を予測する方法は存在しない。バックグラウンド風速のような他の局所測定に依存しない高分解能2Dプルーム画像からのメタン点源排出を直接予測するために,MethaNetと呼ばれる畳み込みニューラルネットワークモデルを訓練した。訓練データは,メタンプルームのラージエディシミュレーションおよび農業,砂漠および都市環境に対する現実的な測定ノイズから導かれた。著者らのモデルは,風情報を必要とする以前の方法からの顕著な改善,17%以下の非セーププルームを予測するための平均絶対百分率誤差を持つ。MethaNetを用いて,天然ガス制御放出実験に対する検証は,精度誤差推定の範囲内で一致した。本結果は,現在と将来の航空機搭載フィールドキャンペーンだけでなく,この10年間における宇宙ベース観測のためにも,大きな地理的地域にわたる自動化された方法でCH_4点源を定量化するための深層学習技術の利用の基盤を支持する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 風速 ,  自動化 ,  天然ガス ,  地球 ,  砂漠 ,  対流圏 ,  リモートセンシング ,  *プルーム ,  *二次元 ,  分光計 ,  *高分解能 ,  ラージエディシミュレーション ,  温室効果ガス ,  アルカン
準シソーラス用語： 航空機搭載 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： メタンガス ,  メタン検出 ,  メタン定量 ,  深層学習 ,  点源放出 ,  地域予算 ,  AVIRIS-NG ,  温室効果ガス ,  LES ,  CNN

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

物質索引 (1件)： メタン

タイトルに関連する用語 (6件)： 高分解能 ,  プルーム ,  メタン ,  放出 ,  定量化 ,  AI