Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Current methods for detecting atmospheric plumes and inferring point source rates from high-resolution satellite imagery are labor intensive and not scalable to the growing satellite dataset available for methane point sources. Here we present a two-step algorithm called U-Plume for automated detection and quantification of point sources from satellite imagery. The first step delivers plume detection and delineation (masking) with a machine learning U-Net architecture for image segmentation. The second step quantifies point source rate from the masked plume using wind speed information and either a convolution neural network (CNN) or a physics-based Integrated Mass Enhancement (IME) method. The algorithm can process 62 128×128 images per second on a single core. We train the algorithm with large-eddy simulations of methane plumes superimposed on noisy and variable methane background scenes from the GHGSat-C1 satellite instrument. We introduce the concept of point source observability Ops = Q/(UWΔB) as a single dimensionless number to predict plume detectability and source rate quantification error from an instrument as a function of source rate Q, wind speed U, instrument pixel size W, and instrument-dependent background noise ΔB. We show that Ops can powerfully diagnose the ability of an imaging instrument to observe point sources of a certain magnitude under given conditions. U-Plume successfully detects and masks plumes from sources as small as 100 kg h-1 over surfaces with low background noise and succeeds for larger point sources over surfaces with substantial background noise. We find that the IME method for source quantification is unbiased over the full range of source rates while the CNN method is biased toward the mean of its training range. The total error in source rate quantification is dominated by wind speed at low wind speeds and by the masking algorithm at high wind speeds. A wind speed of 2–4 m s-1 is optimal for detection and quantification of point sources from satellite data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,168 | 0,126 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».