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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
1
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。
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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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职称材料
题名
基于GF-1遥感图像和ResNet50网络的PM_(2.5)浓度预测研究
1
作者
李潍瀚
刘日阳
邵彦川
马宗伟
机构
南京大学环境学院
出处
《环境科学导刊》
2023年第5期82-86,共5页
文摘
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。
关键词
PM_(2.5)
ResNet网络
长三角地区
卫星遥感
高分一号
Keywords
PM_(2.5)
ResNet network
the Yangtze River Delta(YRD)
satellite remote sensing
GF-1
分类号
X87 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GF-1遥感图像和ResNet50网络的PM_(2.5)浓度预测研究
李潍瀚
刘日阳
邵彦川
马宗伟
《环境科学导刊》
2023
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