基于机器学习融合模型的卫星偏振PM2.5估算方法和系统

    公开(公告)号:CN115356249A

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202211276452.3

    申请日:2022-10-19

    摘要: 本申请涉及测试颗粒的粒度或粒径分布技术领域,提供了一种基于机器学习融合模型的卫星偏振PM2.5估算方法和系统。包括:获取卫星遥感影像、气象数据和PM2.5浓度数据;其中,卫星遥感影像包括三个偏振波段;基于卫星遥感影像、气象数据和PM2.5浓度数据,构建样本数据集;基于样本数据集,将第一机器学习子模型、第二机器学习子模型、第三机器学习子模型作为基模型,分别对三个基模型进行训练,使用三个基模型的预测值对线性回归模型进行训练,得到PM2.5浓度估算融合模型,并基于PM2.5浓度估算融合模型对PM2.5浓度进行估算。如此,利用卫星偏振反射率数据结合气象数据直接构建偏振反射率数据与PM2.5浓度之间的融合模型,减少了误差传递,提升了PM2.5浓度估算的精度。

    基于NPP/VIIRS的夜间大气PM2.5浓度估算方法及系统

    公开(公告)号:CN115205708A

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202211112674.1

    申请日:2022-09-14

    摘要: 本申请涉及测试悬浮颗粒的浓度技术领域,提供了一种基于NPP/VIIRS的夜间大气PM2.5浓度估算方法及系统,该方法包括:以夜间灯光的月均数据作为背景场,对夜间微光遥感影像进行提取,得到包含地面灯光真实值的第一夜间微光遥感影像;基于第一夜间微光遥感影像,对气象数据、卫星观测天顶角、月相角进行时空匹配,以得到夜间大气PM2.5浓度估算模型的数据集;最后,将数据集输入到夜间大气PM2.5浓度估算模型以对夜间大气PM2.5浓度估算模型进行训练,得到训练完成的夜间大气PM2.5浓度估算模型。如此,以夜间灯光的月均数据为背景场提取地面灯光真实值,并与气象数据结合作为夜间大气PM2.5浓度估算模型的数据集,提高了夜间大气PM2.5浓度估算的精度。

    基于地面监测数据的夜间气溶胶光学厚度估算方法和系统

    公开(公告)号:CN115081557A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202211002918.0

    申请日:2022-08-22

    IPC分类号: G06K9/62 G06N5/00 G06N20/00

    摘要: 本申请涉及测试悬浮颗粒的浓度技术领域,提供了一种基于地面监测数据的夜间气溶胶光学厚度估算方法和系统。该方法包括:获取气溶胶光学厚度AOD数据和地面站点监测PM2.5数据,从逐小时的气象数据中提取气象因子,然后对气溶胶光学厚度AOD数据、气象因子和地面站点监测PM2.5数据进行时空匹配,得到随机森林模型的样本集;接着,使用样本集对随机森林模型进行训练,并基于训练好的随机森林模型进行训练对夜间AOD进行估算。如此,利用全天逐小时地面站点监测PM2.5数据,结合气象因子,基于随机森林模型快速估算夜间AOD,有效地填补夜间AOD监测数据的缺失,提升了夜间AOD遥感估算的准确性和时空连续观测能力。

    基于机器学习融合模型的卫星偏振PM2.5估算方法和系统

    公开(公告)号:CN115356249B

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211276452.3

    申请日:2022-10-19

    摘要: 本申请涉及测试颗粒的粒度或粒径分布技术领域,提供了一种基于机器学习融合模型的卫星偏振PM2.5估算方法和系统。包括:获取卫星遥感影像、气象数据和PM2.5浓度数据;其中,卫星遥感影像包括三个偏振波段;基于卫星遥感影像、气象数据和PM2.5浓度数据,构建样本数据集;基于样本数据集,将第一机器学习子模型、第二机器学习子模型、第三机器学习子模型作为基模型,分别对三个基模型进行训练,使用三个基模型的预测值对线性回归模型进行训练,得到PM2.5浓度估算融合模型,并基于PM2.5浓度估算融合模型对PM2.5浓度进行估算。如此,利用卫星偏振反射率数据结合气象数据直接构建偏振反射率数据与PM2.5浓度之间的融合模型,减少了误差传递,提升了PM2.5浓度估算的精度。

    基于NPP/VIIRS的夜间大气PM2.5浓度估算方法及系统

    公开(公告)号:CN115205708B

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202211112674.1

    申请日:2022-09-14

    摘要: 本申请涉及测试悬浮颗粒的浓度技术领域,提供了一种基于NPP/VIIRS的夜间大气PM2.5浓度估算方法及系统,该方法包括:以夜间灯光的月均数据作为背景场,对夜间微光遥感影像进行提取,得到包含地面灯光真实值的第一夜间微光遥感影像;基于第一夜间微光遥感影像,对气象数据、卫星观测天顶角、月相角进行时空匹配,以得到夜间大气PM2.5浓度估算模型的数据集;最后,将数据集输入到夜间大气PM2.5浓度估算模型以对夜间大气PM2.5浓度估算模型进行训练,得到训练完成的夜间大气PM2.5浓度估算模型。如此,以夜间灯光的月均数据为背景场提取地面灯光真实值,并与气象数据结合作为夜间大气PM2.5浓度估算模型的数据集,提高了夜间大气PM2.5浓度估算的精度。