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基于GF-1遥感图像和ResNet50网络的PM_(2.5)浓度预测研究
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作者 李潍瀚 刘日阳 +1 位作者 邵彦川 马宗伟 《环境科学导刊》 2023年第5期82-86,共5页
基于GF-1卫星图像、结合Merra-2气象数据作为辅助预测变量,构建了长三角地区基于ResNet50网络的PM_(2.5)预测模型。其中气象参数可以为模型提供较为准确的PM_(2.5)浓度基准,而GF-1图像能帮助模型更合理准确地预测PM_(2.5)浓度的空间变... 基于GF-1卫星图像、结合Merra-2气象数据作为辅助预测变量,构建了长三角地区基于ResNet50网络的PM_(2.5)预测模型。其中气象参数可以为模型提供较为准确的PM_(2.5)浓度基准,而GF-1图像能帮助模型更合理准确地预测PM_(2.5)浓度的空间变化。利用十折交叉验证和测试集验证对模型进行检验,结果显示:模型的皮尔森相关系数R为0.948,预测PM_(2.5)的RMSE为6.6μg/m~3。反演得到分辨率为500 m的PM_(2.5)浓度分布图合理稳健。GF-1遥感图像和ResNet50网络适用于PM_(2.5)浓度预测,可以作为辅助监测手段,为长三角地区PM_(2.5)热点识别、后续流行病学研究提供数据支撑。 展开更多
关键词 PM_(2.5) ResNet网络 长三角地区 卫星遥感 高分一号
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