[发明专利]大气污染的卫星遥感监测方法、装置和计算机可读介质

说明书

本发明提供了一种大气污染的卫星遥感监测方法、装置和计算机可读介质，涉及数据处理的技术领域，包括：获取目标监控区域的卫星遥感数据，卫星遥感数据中包括暗目标区域的卫星遥感数据和亮目标区域的卫星遥感数据；对暗目标区域的卫星遥感数据和亮目标区域的卫星遥感数据分别进行反演计算，以确定目标监控区域的气溶胶光学厚度；基于目标监控区域的气溶胶光学厚度和目标监控区域的颗粒物浓度的监测数据构建目标监控区域的颗粒物浓度模型；通过颗粒物浓度模型反演目标监控区域的近地面颗粒物浓度，通过叠加地面公里方格图层，筛选得到目标监控区域的靶向方格，并构建靶向方格分布专题图，本发明缓解了现有的污染物监测技术监测精度较低的技术问题。

技术领域

本发明涉及数据处理的技术领域，尤其是涉及一种大气污染的卫星遥感监测方法、装置和计算机可读介质。

背景技术

大气污染环境治理越来越受到各级部门的重视，利用卫星遥感监测大气PM颗粒物的监测手段和方法也多种多样。气溶胶光学厚度(AOD)作为大气气溶胶光学特征最基本的参量，是气溶胶消光系数从地面到大气层顶的积分，表征无云大气铅直气柱中气溶胶散射造成的消光程度，与大气中的气溶胶质量浓度、消光系数以及吸湿增长参数等相关。目前卫星遥感探测气溶胶技术在海洋和浓密植被覆盖的陆地地区取得了较好的效果，但对于城市等高反射率区域效果并不理想，较高的地表反射率是城市地区AOD遥感反演的瓶颈。

相关研究表明，MODIS AOD与地面PM2.5质量浓度具有较好的相关性，可以通过建立回归方程反演地面气溶胶质量浓度。一些研究者曾对MODIS AOD与可吸入颗粒物PM10进行研究；但是，目前MODIS产品在复杂下垫面区域仍存在较大误差，且季节均值或月均值的误差存在叠加放大，利用卫星反演地面颗粒物浓度势必引入较大误差。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种大气污染的卫星遥感监测方法、装置和计算机可读介质，缓解了现有的污染物监测技术监测精度较低的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种大气污染的卫星遥感监测方法，包括：获取目标监控区域的卫星遥感数据，其中，所述卫星遥感数据中包括暗目标区域的卫星遥感数据和亮目标区域的卫星遥感数据；对所述暗目标区域的卫星遥感数据和所述亮目标区域的卫星遥感数据分别进行反演计算，以确定所述目标监控区域的气溶胶光学厚度；基于所述目标监控区域的气溶胶光学厚度和所述目标监控区域的颗粒物浓度的监测数据构建所述目标监控区域的颗粒物浓度模型；通过所述颗粒物浓度模型，反演所述目标监控区域的近地面颗粒物浓度，并通过叠加地面公里方格图层，筛选得到所述目标监控区域的靶向方格，并构建靶向方格分布专题图，所述靶向方格分布专题图用于反应所述目标监控区域的污染情况。

进一步地对所述暗目标区域的卫星遥感数据和所述亮目标区域的卫星遥感数据分别进行反演计算，以确定所述目标监控区域的气溶胶光学厚度包括：通过暗像元算法对所述暗目标区域的卫星遥感数据进行反演计算，得到所述暗目标区域气溶胶光学厚度；通过深蓝算法对所述亮目标区域的卫星遥感数据进行反演计算，得到所述亮目标区域的气溶胶光学厚度。

进一步地，基于所述目标监控区域的气溶胶光学厚度和所述目标监控区域的颗粒物浓度的监测数据构建所述目标监控区域的颗粒物浓度模型包括：基于所述气溶胶光学厚度和所述颗粒物浓度的监测数据构建混合效应模型；其中，所述混合效应模型用于表征气溶胶光学厚度和颗粒物浓度之间的线性关系；基于所述气溶胶光学厚度和所述颗粒物浓度构建地理加权回归模型；将所述混合效应模型和所述地理加权回归模型确定为所述目标监控区域的颗粒物浓度模型，其中，所述颗粒物浓度的监测数据包括：PM2.5浓度监测数据和PM10浓度监测数据。