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基于机器学习和卫星遥感的PM2.5/10空间连续分布反演方法研究

来源 :地球环境学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：skyzbc

【摘 要】

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在过去的几十年里,快速的经济发展以及工业化、城镇化进程加速使得中国的资源环境承担的压力不断加大。作为影响空气质量的首要污染物,PM2.5和PM10(记为PM_(2.5/10))直接影响着广大人民群众的身体健康。因此,针对PM_(2.5/10)浓度进行遥感反演研究,对环境监测和控制改善全国空气环境质量具有重要的意义。近些年来,随着对近地面PM_(2.5/10)浓度研究的不断深入,基于遥感影像数据进行

【作 者】

：

张猛 张博 

【机 构】

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西安交通大学人居环境与建筑工程学院

【出 处】

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地球环境学报

【发表日期】

：

2020年04期

【关键词】

：

机器学习 卫星遥感 PM2.5/10反演 空间连续分布 machine learning satellite imagery PM2.5/10 retrieva 

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(41871315)

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在过去的几十年里,快速的经济发展以及工业化、城镇化进程加速使得中国的资源环境承担的压力不断加大。作为影响空气质量的首要污染物,PM2.5和PM10(记为PM_(2.5/10))直接影响着广大人民群众的身体健康。因此,针对PM_(2.5/10)浓度进行遥感反演研究,对环境监测和控制改善全国空气环境质量具有重要的意义。近些年来,随着对近地面PM_(2.5/10)浓度研究的不断深入,基于遥感影像数据进行PM_(2.5/10)浓度的反演方法也日益增多。本文利用Google Earth engine(GEE)

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