Google 用深度学习从太空绘制全球甲烷排放地图

Google 提出 MAPL-EMIT 深度学习框架，基于 EMIT 高光谱辐射数据自动检测、预测增强并定位全球甲烷羽流，在专家标注羽流上召回率达 84%。该模型采用 Swin-S 视觉 Transformer，同时完成增强量化、羽流分割与源定位三项任务，训练数据为注入真实 EMIT 场景的 360 万个合成甲烷羽流。