申请/专利权人：中国科学院空天信息创新研究院;江苏天汇空间信息研究院有限公司;廊坊空间信息技术研发服务中心

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117592004B

主分类号：G06F18/25

分类号：G06F18/25;G01N15/075;G06V20/13;G06V20/10;G06V10/44;G06V10/62;G06V10/80;G06V10/766;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/048

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.03.12#实质审查的生效;2024.02.23#公开

摘要：本发明提供一种PM2.5浓度卫星监测方法、装置、设备及介质，属于遥感影像处理技术领域，该方法包括：基于目标监测区域的多源遥感观测数据和多源遥感观测数据的观测时间数据，确定多源遥感观测数据的融合特征信息；将融合特征信息输入至PM2.5浓度监测模型，得到PM2.5浓度监测模型输出的目标监测区域的PM2.5浓度监测值；PM2.5浓度监测模型是根据监测区域多源遥感观测数据的融合特征信息样本及其对应的PM2.5浓度标签进行训练得到的；多源遥感观测数据至少包括AOD数据。本发明可以输出高精度的PM2.5浓度监测值，有效地提升了PM2.5浓度反演结果的精度，实现了高精度的PM2.5反演。

主权项：1.一种PM2.5浓度卫星监测方法，其特征在于，包括：基于目标监测区域的多源遥感观测数据和所述多源遥感观测数据的观测时间数据，确定所述多源遥感观测数据的融合特征信息；将所述融合特征信息输入至PM2.5浓度监测模型，得到所述PM2.5浓度监测模型输出的所述目标监测区域的PM2.5浓度监测值；所述PM2.5浓度监测模型是根据监测区域多源遥感观测数据的融合特征信息样本及其对应的PM2.5浓度标签进行训练得到的；所述多源遥感观测数据至少包括AOD数据；所述PM2.5浓度监测模型包括第一预测模型、第二预测模型和多元线性回归模型，所述融合特征信息包括融合特征向量和融合特征矩阵；所述将所述融合特征信息输入至PM2.5浓度监测模型，得到所述PM2.5浓度监测模型输出的所述目标监测区域的PM2.5浓度监测值，包括：将所述融合特征向量输入至所述第一预测模型，得到所述第一预测模型输出的第一PM2.5浓度预测值；将所述融合特征矩阵输入至所述第二预测模型，得到所述第二预测模型输出的第二PM2.5浓度预测值；将所述第一PM2.5浓度预测值和所述第二PM2.5浓度预测值一同输入至所述多元线性回归模型，得到所述多元线性回归模型输出的所述目标监测区域的PM2.5浓度监测值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院空天信息创新研究院;江苏天汇空间信息研究院有限公司;廊坊空间信息技术研发服务中心 PM2.5浓度卫星监测方法、装置、设备及介质

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