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Improvements of AI-driven emission estimation for point sources applied to high resolution 2-D methane-plume imagery

Plewa, Thomas und Butz, André und Frankenberg, Christian und Thorpe, Andrew K. und Marshall, Julia (2025) Improvements of AI-driven emission estimation for point sources applied to high resolution 2-D methane-plume imagery. Remote Sensing of Environment, 331 (115002). Elsevier. doi: 10.1016/j.rse.2025.115002. ISSN 0034-4257.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
2MB

Offizielle URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425725004067?via%3Dihub

Kurzfassung

Anthropogenic methane (CH4) sources have had a considerable impact on the Earth's changing radiation budget since pre-industrial times. Localized sources such as those resulting from the fossil fuel industry and waste treatment have been shown to make up a substantial fraction of the emission total, and CH4 plumes from such sources are detectable through airborne and space-based hyperspectral imaging techniques. Here, we further develop a machine learning technique to estimate CH4 emission rates from such plume images without the need for auxiliary data such as local wind speed information. We directly build upon the idea of previous research which used a convolutional neural network (CNN) called MethaNet and a library of large-eddy-simulations (LES) of turbulent CH4 plumes as our synthetic data environment. Here we suggest appropriate error metrics and changes to the training procedure that reduce systematic biases present in previous studies. Our improved setup has a mean absolute percentage error (MAPE) of 10% for sources with flux rates above 40 kgCH4/h, a Pearson correlation coefficient of 98% and is capable of providing meaningful error estimates for its predictions. This is a significant improvement to MethaNet and other studies and can be used as an efficient method for point source quantification in the future.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/216673/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Improvements of AI-driven emission estimation for point sources applied to high resolution 2-D methane-plume imagery
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Plewa, ThomasDLR, IPANICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Butz, AndréIUP, Univ. HeidelbergNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Frankenberg, ChristianCalifornia Institute of Technology, Pasadena, CA, USANICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Thorpe, Andrew K.California Institute of Technology, Pasadena, CA, USANICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Marshall, JuliaDLR, IPAhttps://orcid.org/0000-0003-2648-128X192496151
Datum:12 September 2025
Erschienen in:Remote Sensing of Environment
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:331
DOI:10.1016/j.rse.2025.115002
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Wang, MenghuaNOAA-NESDIS, USANICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Elsevier
Name der Reihe:Remote Sensing of Environment
ISSN:0034-4257
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Methane gas; Methane quantification; Deep Learning; Point-source estimation; AVIRIS-NG; Greenhouse gas; CNN; LES
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Atmosphären- und Klimaforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Physik der Atmosphäre > Atmosphärische Spurenstoffe
Hinterlegt von: Plewa, Thomas
Hinterlegt am:23 Sep 2025 10:53
Letzte Änderung:23 Sep 2025 10:53

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