[发明专利]近地面臭氧空间分布的估算方法、装置、介质及设备

权利要求书

1.一种近地面臭氧空间分布的估算方法，其特征在于，包括：

获取特征数据；所述特征数据包括实时采集的气象数据和卫星遥感数据；

将所述特征数据输入至预先训练的神经网络模型，得到所述神经网络模型的输出结果；

根据所述输出结果，确定近地面臭氧空间分布的估算结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取特征数据之后，所述方法还包括：

对所述特征数据按照预设网格化规则进行网格化处理，得到网格化后的单点数据；

相应的，将所述特征数据输入至预先训练的神经网络模型，包括：

将所述单点数据输入至预先训练的神经网络模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型的训练过程包括：

从预先设置的采样点获取样本数据；其中，所述样本数据包括气象数据和卫星遥感数据，所述气象数据包括2m气温、2m比湿、10m风速、2m地面气压、降水以及短波辐射中的至少一种；所述卫星遥感数据包括O₃对流层柱浓度、CO柱浓度、NO₂柱浓度和甲醛柱浓度中的至少一种；

将所述样本数据进行预处理，并将预处理后的样本数据分为训练集和测试集；

采用训练集的样本数据输入至初始神经网络模型的输入层，以对所述初始神经网络模型进行训练，得到目标神经网络模型；其中，所述初始神经网络模型的网络架构是预先确定的；

对测试集的样本数据进行网格化处理，并将网格化样本数据的特征输入至所述目标神经网络模型，以对所述目标神经网络模型的输出结果进行测试；

若测试为收敛，则确定目标神经网络模型训练完成。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述初始神经网络模型的网络架构包括：输入层，第一卷积层，第一池化层，第二卷积层，第二池化层，全连接层以及输出层。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一卷积层和所述第二卷积层的卷积核大小为3×3，步长为1；

所述第一池化层和所述第二池化层为最大池化层；所述第一池化层和所述第二池化层的窗口大小为3×3，步长为2。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述样本数据进行预处理，包括：

将所述样本数据中的气象数据由NC数据格式转换为CSV数据格式；以及，将卫星遥感数据由TXT数据格式转换为CSV数据格式。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述输出结果，确定近地面臭氧空间分布的估算结果，包括：

获取所述神经网络模型的输出结果，并采用预设图像处理程序，对所述输出结果进行网格化分布成图。

8.一种近地面臭氧空间分布的估算装置，其特征在于，包括：

特征数据获取模块，用于获取特征数据；所述特征数据包括实时采集的气象数据和卫星遥感数据；

数据处理模块，用于将所述特征数据输入至预先训练的神经网络模型，得到所述神经网络模型的输出结果；

估算结果确定模块，用于根据所述输出结果，确定近地面臭氧空间分布的估算结果。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的近地面臭氧空间分布的估算方法。

10.一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7中任一所述的近地面臭氧空间分布的估算方法。