<h1>Maschinelles Lernen reduziert Methan-Fehler bei Satelliten-Detektion um 74 %</h1> <p>Ein neues System der UNEP‑Observatoriums für Methanemissionen nutzt Deep‑Learning, um die Erkennung von Methan‑Quellen aus Satellitenbildern zu optimieren. Durch die Kombination von Daten aus EMIT, PRISMA und EnMAP entsteht das bislang größte globale Set annotierter Methan‑Wolken.</p> <p>Im Vergleich zu herkömmlichen Filter‑Methoden, die viele Fehlalarme erzeugen, senkt das Ensemble‑Modell die Falschmeldungen um mehr al