基本信息:
- 专利标题： 一种基于日变化约束的PM2.5卫星遥感反演方法
- 申请号：CN202010580721.X 申请日：2020-06-23
- 公开(公告)号：CN111723524B 公开(公告)日：2024-01-30
- 发明人： 白鹤鸣 , 王理 , 刘伟 , 张远鹏 , 张玲玲 , 吴媛媛 , 李俊琦
- 申请人： 南通大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
- 申请人地址： 江苏省南通市啬园路9号
- 专利权人： 南通大学,南通先进通信技术研究院有限公司
- 当前专利权人： 南通大学,南通先进通信技术研究院有限公司
- 当前专利权人地址： 江苏省南通市啬园路9号
- 代理机构： 南京经纬专利商标代理有限公司
- 代理人： 朱小兵
- 主分类号： G06F30/27
- IPC分类号： G06F30/27 ; G06N20/00 ; G06F16/9537 ; G01D21/02 ; G06N20/10 ; G06N20/20
摘要：
本发明提供了一种基于日变化约束的PM2.5卫星遥感反演方法，包括如下步骤：S10数据采集；S20数据处理，将所述PM2.5数据与所述静止卫星数据以及所述气象数据进行时空匹配；S30日变化特征的量化；S40构建PM2.5反演算法；以及S50将待测气象数据以及待测静止卫星数据输入所述PM2.5反演算法模型获得PM2.5反演结果。本发明的一种基于日变化约束的PM2.5卫星遥感反演方法，采用静止卫星数据可提供白天逐小时的观测值，同时将日变化特征根据季节和时间点的不同进行量化，并与所述PM2.5数据、所述静止卫星数据以及所述气象数据进行融合获得训练数据集，提高了PM2.5反演精度。
公开/授权文献:
- CN111723524A 一种基于日变化约束的PM2.5卫星遥感反演方法 公开/授权日：2020-09-29
IPC结构图谱:
| G06F30/27 | 使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机 |