[发明专利]一种基于MODIS和长短时记忆网络模型的PM2.5反演方法在审
| 申请号： | 202111299418.3 | 申请日： | 2021-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN114004163A | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 贾书琴;韩敏;张成坤;秦晓梅;王钧 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F17/10;G06F17/18;G06K9/62 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 温福雪 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于遥感影像处理技术领域，提出了一种基于MODIS和长短时记忆网络模型的PM2.5反演方法。利用多种辅助数据，建立AOD和辅助数据之间的关系，利用机器学习方法对AOD缺失值部分进行填补，减少了缺失值带来的反演不确定性，增加了反演精度。对数据进行高度订正和湿度订正，减少了高度和湿度带来的误差。使用长短时记忆网络进行PM2.5浓度反演，考虑了时间和空间的依赖关系，大大提高了反演精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 modis 短时记忆 网络 模型 pm2 反演 方法 | ||
【主权项】：
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