Satelliten-ML-Tool MARS‑S2L entdeckt Methanemissionen weltweit

MARS‑S2L ist ein neues Machine‑Learning‑Modell, das mithilfe von öffentlich verfügbaren multispektralen Satellitenbildern Methanemissionen erkennt. Das System liefert hochauflösende Detektionen alle zwei Tage und ermöglicht so eine präzise Zuordnung zu einzelnen Anlagen.

Das Modell wurde mit einem sorgfältig kuratierten Datensatz von über 80 000 Bildern trainiert. In Tests konnte es 78 % der Emissionswolken identifizieren, während die Fehlpositivrate bei lediglich 8 % lag – ein Ergebnis, das an 697 zuvor unbekannten Standorten erzielt wurde.

In der Praxis hat MARS‑S2L bereits 1 015 Benachrichtigungen an Betroffene in 20 Ländern versendet. Dadurch konnten sechs hartnäckige Emittenten, darunter ein bislang unbekannter Standort in Libyen, dauerhaft reduziert werden.

Diese Erfolge zeigen, dass die Kombination aus Satellitenüberwachung und KI einen skalierbaren Weg von der Erkennung bis zur quantifizierbaren Methanreduktion eröffnet. Mit MARS‑S2L lassen sich gezielt große Emissionsquellen identifizieren und wirksam bekämpfen, was einen bedeutenden Beitrag zum Klimaschutz leisten kann.