Google Research 与 NASA 喷气推进实验室 9 月 9 日介绍 MAPL-EMIT，用深度学习分析 NASA EMIT 仪器的太空观测数据，追踪全球甲烷排放。模型训练使用了 360 万个物理模拟甲烷羽流，Google 引用研究结果称它比人类专家多检测 50% 的羽流，并识别出额外超过 23,000 个羽流；全球羽流数据库已放到 Earth Engine，模型和推理工具也提供了公开入口。这些数字来自公告引用的研究，仍受卫星覆盖、云层和地面验证方法影响。
Google 与 NASA 用深度学习从卫星追踪甲烷排放
MAPL-EMIT 模型基于 NASA EMIT 太空观测数据识别甲烷羽流，数据库已开放到 Earth Engine。