本研究提出了一种基于地理空间数据的机器学习管道，成功检测和分类了30638个印度砖瓦窑，克服了传统监测的局限性。研究强调政策执行在高效砖瓦窑技术采纳中的重要性，并呼吁在环境保护与工人生计之间寻求平衡。

本研究利用深度学习技术自动检测卫星多光谱数据中的甲烷泄漏，降低误报率，推动全球甲烷排放监测。同时分析了欧洲和印度的二氧化碳排放，评估气候因素对空气质量的影响，并提出砖瓦窑检测框架，发现90%的德里砖瓦窑违反政策，为制定气候政策提供数据支持。