Метою цього дослідження був аналіз сучасних методів машинного навчання та їх інтеграція в обробку супутникових даних для автоматичного виявлення джерел викидів метану. У дослідженні розглянуто такі методи, як згорткові нейронні мережі (CNN), методи опорних векторів (SVM), випадковий ліс (RF) та k-найближчих сусідів (KNN). Основні результати продемонстрували ефективність CNN в автоматизованому аналізі супутникових знімків, зокрема їх здатність виявляти просторові закономірності, характерні для джерел викидів метану, з високою точністю та стійкістю до шуму.