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申请/专利权人：北京首创大气环境科技股份有限公司
摘要：本发明涉及一种高分辨率近实时PM2.5浓度的遥感估算方法，利用AOD逐小时数据与GFS模拟实时气象数据，采用随机森林算法研究近实时PM2.5数据高效快速生成的实现方法，使得PM2.5遥感监测的滞后性由几日缩短为几小时，大大提高了大气污染遥感监测的时效性；反演结果融合了站点PM2.5浓度，能够高效地填补遥感监测数据缺失及反演精度受限的问题，大大提升了近地面PM2.5浓度遥感估算的准确性、空间覆盖性及连续观测能力。
主权项：1.一种高分辨率近实时PM2.5浓度的遥感估算方法，其特征在于：所述遥感估算方法包括如下步骤：A、通过Python程序全自动的获取逐小时AOD卫星数据、GFS气象数据、站点PM2.5浓度数据以及DEM高程数据；B、将收集到的多源数据，经空间重采样、图像裁剪、克里金插值、格式转换、时空匹配及空缺值剔除的预处理流程，转换为统一时空尺度的数据集，构建形成样本数据集，以及近地面PM2.5浓度空间插值结果；C、将经过时空匹配后的样本数据集，随机划分为训练数据集和测试数据集两部分，所述训练数据集用于随机森林模型训练，所述测试数据集用于模型精度验证；D、通过构建回归关系模型，将AOD卫星数据、GFS气象数据、DEM高程数据、月份信息、经纬度信息的栅格影像小时值作为输入，通过Python程序全自动实时计算，得到逐小时PM2.5卫星反演结果；E、采用加权平均融合算法，设定权重值，对逐小时PM2.5卫星反演结果与近地面PM2.5空间插值结果计算加权平均，将逐小时PM2.5卫星反演结果与近地面PM2.5空间插值结果的图像融合，得到空间连续性较高的高精度近实时PM2.5浓度数据集；F、采用预测值和观测值之间的决定系数R2、均方根误差RMSE和散点拟合方程的斜率作为模型的评价标准，计算近地面PM2.5浓度估算精度。
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权利要求：
百度查询： 北京首创大气环境科技股份有限公司 一种高分辨率近实时PM2.5浓度的遥感估算方法
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