Resumen
Reducir las emisiones de metano es una de las estrategias más eficaces para mitigar el calentamiento global. Los eventos de ultraemisiones
de metano se pueden observar y atribuir con satélites de observación de la Tierra hiperespectrales y multiespectrales. Sin
embargo, la detección de metano desde el espacio sigue siendo un problema de investigación abierto. Los algoritmos de última
generación actuales no abordan de manera eficiente algunos aspectos de la detección de metano desde el espacio, producen una gran
cantidad de falsos positivos y dependen de la inspección manual por parte de usuarios expertos.
Este subproyecto CH4AI se centrará en la simulación, detección y cuantificación de columnas de metano en datos satelitales. En este
subproyecto se persiguen dos objetivos particulares: primero, proporcionará la base física necesaria para generar simulaciones de
penachos de metano y para diseñar métodos para la estimación de la concentración de metano y la cuantificación de la tasa de emisión;
en segundo lugar, avanzará los métodos actuales para la estimación de emisiones desde el espacio. Esto contribuirá de la siguiente
manera a los cuatro paquetes de trabajo (WP) propuestos:
En el WP1, implementaremos métodos físicos para simulaciones de penachos de metano, que se utilizarán para la validación de los
métodos de detección y cuantificación de emisiones en este subproyecto, y para ampliar el conjunto de entrenamiento necesario para los
métodos de aprendizaje máquina que se desarrollarán en el subproyecto paralelo.
En WP2, apoyaremos el subproyecto paralelo. Proporcionaremos orientación en el uso de datos simulados para entrenar modelos de
aprendizaje máquina para la detección y cuantificación de columnas, y generaremos datos reales de detección y cuantificación de
columnas con nuestros métodos para intercompararlos con los resultados de los métodos de aprendizaje máquina del subproyecto
paralelo.
En el WP3, revisaremos y consolidaremos métodos de última generación para la detección y cuantificación de fuentes puntuales de
metano utilizando datos satelitales de alta resolución espacial. La atención se centrará en los métodos basados en física y estadística, en
la reducción de falsos positivos, y en la mejora de los límites de detección.
Finalmente, estos desarrollos se aplicarán en el WP4 para estudiar fuentes puntuales de metano en regiones emisores de metano en todo
el mundo. La atención se centrará en el procesado y análisis de datos hiperespectrales, incluidos EnMAP, PRISMA, EMIT y la futura
misión MethaneSAT.
