[发明专利]一种污染天气下的PM2.5浓度卫星遥感估算方法

权利要求书

1.一种污染天气下的PM2.5浓度卫星遥感估算方法，其特征在于，所述污染天气的PM2.5浓度大于75µg/m³，所述方法包括如下步骤：

获取卫星观测气溶胶光学厚度数据；

计算对应地面站点相应波段气溶胶光学厚度，并对卫星观测气溶胶光学厚度数据进行精度验证；

建立污染天气下的PM2.5浓度与所述卫星观测气溶胶光学厚度数据相对应的数据集；

基于梯度提升回归树学习方法完成样本学习与数据测试；

对数据测试得到的PM2.5浓度进行精度验证，得到精度验证结果；

根据所述精度验证结果调整梯度提升回归树参数，重复上述样本学习、数据测试以及精度验证的步骤，使数据测试得到的PM2.5浓度达到预定的精度要求；

根据调整后的梯度提升回归树进行污染天气下的PM2.5浓度的估算；

其中，所述计算对应地面站点相应波段气溶胶光学厚度，并对卫星观测气溶胶光学厚度数据进行精度验证的步骤包括：

获取时间间隔为一小时的地面观测数据；

对地面观测气溶胶光学厚度数据按照不同波段进行二次多项式插值计算，然后根据得到的二次多项式插值公式计算地面对应的预定波段的气溶胶光学厚度数据；所述二次多项式插值公式如下：

(1)

式中，λ为波段值，表示λ波段通道处的气溶胶光学厚度值；a₀、a₁、a₂是未知系数，由地面观测数据在不同波段值的气溶胶光学厚度带入公式（1）后计算得到；

选择精度评定系数，以所述计算得到的地面对应的预定波段的气溶胶光学厚度数据即地面观测气溶胶光学厚度为真值，对所述卫星观测气溶胶光学厚度数据进行精度验证；

所述精度评定系数包括相关性系数R、均方根误差RMSE和斜率B，选取精度评定系数达到预定值的气溶胶光学厚度数据作为符合精度要求的气溶胶光学厚度数据；

其中，所述相关性系数R、均方根误差RMSE和斜率B分别由下式计算：

(2)

(3)

(4)

式中，X_i、Y_i分别为数据集中第i个地面观测气溶胶光学厚度以及卫星观测气溶胶光学厚度值；、分别为地面观测气溶胶光学厚度的均值以及卫星观测气溶胶光学厚度值的均值；n为数据集数据个数；A为拟合线的截距；

所述精度评定系数达到如下预定值，则气溶胶光学厚度数据符合精度要求：

其中，R 0.5; RMSE 0.3; B 0.5。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取卫星观测气溶胶光学厚度数据的步骤包括：

获取指定时间间隔，指定产品类型气象卫星气溶胶光学厚度数据；

读取数据集并提取550nm处数据作为输入气溶胶光学厚度的数据集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述不同波段值选择为440nm、500nm、675nm，地面观测数据测量440nm、500nm、675nm处的气溶胶光学厚度，并带入所述公式（1）以计算得到a₀、a₁、a₂；所述预定波段为550nm，然后根据公式（1）计算出550nm处的气溶胶光学厚度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述建立污染天气下的PM2.5浓度与所述气溶胶光学厚度数据相对应的数据集的步骤包括：

根据地面大气监测站点PM2.5浓度数据，选取站点测得的PM2.5浓度大于75µg/m³的浓度值x以及相应时间、地点的气溶胶光学厚度值y,作为数据集T={(),(),…,()}，n为大于1的自然数；

按照预定比例将数据集分为训练样本数据集与测试样本数据集。