[发明专利]基于卫星遥感的近地面颗粒物浓度估算方法、装置和设备有效
申请号: | 202111642878.1 | 申请日: | 2021-12-29 |
公开(公告)号: | CN114414446B | 公开(公告)日: | 2023-10-20 |
发明(设计)人: | 王大成;池天河;姚晓婧 | 申请(专利权)人: | 中国科学院空天信息创新研究院 |
主分类号: | G01N15/06 | 分类号: | G01N15/06;G01N21/17;G06F18/25;G06N3/044;G06N3/08 |
代理公司: | 北京远创理想知识产权代理事务所(普通合伙) 11513 | 代理人: | 卫安乐 |
地址: | 100094*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 卫星 遥感 地面 颗粒 浓度 估算 方法 装置 设备 | ||
1.一种基于卫星遥感的近地面颗粒物浓度估算方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标监控区域的卫星遥感数据,并对所述卫星遥感数据进行反演计算,得到所述目标监控区域的气溶胶光学厚度;
获取所述目标监控区域处的环境影响因子数据;
将所述目标气溶胶光学厚度和所述环境影响因子数据作为已训练的颗粒物浓度模型的输入,得到所述目标监控区域的近地面颗粒物浓度估算结果,其中,所述颗粒物浓度模型是基于长短期记忆神经网络与高斯过程回归的混合模型LSTM-GPR建立的。
2.根据权利要求1所述的基于卫星遥感的近地面颗粒物浓度估算方法,其特征在于,所述将所述目标气溶胶光学厚度和所述环境影响因子数据作为已训练的颗粒物浓度模型的输入,得到所述目标监控区域的近地面颗粒物浓度估算结果,具体包括:
将所述环境影响因子数据进行归一化处理;
将归一化处理后的所述环境影响因子数据作为所述长短期记忆神经网络的输入变量,近地面颗粒物浓度预测值作为输出变量;
由所述长短期记忆神经网络得到的近地面颗粒物浓度预测值作为高斯过程回归模型GPR的输入变量,所述目标监控区域的近地面颗粒物浓度估算结果作为GPR的输出变量。
3.根据权利要求2所述的基于卫星遥感的近地面颗粒物浓度估算方法,其特征在于,所述将所述环境影响因子数据进行归一化处理,具体包括:
通过Min-Max函数对所述环境影响因子数据进行归一化处理。
4.根据权利要求1所述的基于卫星遥感的近地面颗粒物浓度估算方法,其特征在于,所述获取所述目标监控区域处的环境影响因子数据,具体包括:
获取所述目标监控区域的环境影响因子数据,所述环境影响因子数据包括污染排放影响因子数据,气象影响因子数据和地理影响因子数据;
其中,所述污染排放影响因子数据包括所述目标监控区域的污染工业数量、公路分布状况和人口密度分布状况;
所述地理影响因子包括所述目标监控区域的地形坡度和地表覆盖类型。
5.根据权利要求1所述的基于卫星遥感的近地面颗粒物浓度估算方法,其特征在于,所述颗粒物浓度模型具体是通过以下方法建立:
建立基于长短期记忆神经网络与高斯过程回归的混合模型LSTM-GPR;
利用由归一化处理后的历史环境影响因子数据和实际近地面颗粒物浓度值组成的训练数据集训练LSTM;
将所述训练数据集中的归一化处理后的历史环境影响因子数据输入训练好的所述LSTM,得到所述训练数据集的近地面颗粒物浓度预测值;
将所述近地面颗粒物浓度预测值作为GPR模型的输入,与所述近地面颗粒物浓度预测值相对的实际近地面颗粒物浓度值作为所述GPR模型的输出训练GPR,得到所述颗粒物浓度模型。
6.一种基于卫星遥感的近地面颗粒物浓度估算装置,其特征在于,所述装置包括:
第一采集模块,用于获取目标监控区域的卫星遥感数据,并对所述卫星遥感数据进行反演计算,得到所述目标监控区域的气溶胶光学厚度;
第二采集模块,用于获取所述目标监控区域处的环境影响因子数据;
估算模块,用于将所述目标气溶胶光学厚度和所述环境影响因子数据作为已训练的颗粒物浓度模型的输入,得到所述目标监控区域的近地面颗粒物浓度估算结果,其中,所述颗粒物浓度模型是基于长短期记忆神经网络与高斯过程回归的混合模型LSTM-GPR建立的。
7.根据权利要求6所述的基于卫星遥感的近地面颗粒物浓度估算装置,其特征在于,所述估算模块,具体用于将所述环境影响因子数据进行归一化处理;
将归一化处理后的所述环境影响因子数据作为所述长短期记忆神经网络的输入变量,近地面颗粒物浓度预测值作为输出变量;
由所述长短期记忆神经网络得到的近地面颗粒物浓度预测值作为高斯过程回归模型GPR的输入变量,所述目标监控区域的近地面颗粒物浓度估算结果作为GPR的输出变量。
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