[发明专利]一种基于卫星多光谱技术的PM2.5浓度遥感估算方法有效
| 申请号： | 201910710852.2 | 申请日： | 2019-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN110411919B | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 郭红;顾行发;程天海;臧文乾;余涛;左欣;师帅一 | 申请（专利权）人： | 中国科学院遥感与数字地球研究所;中科空间信息（廊坊）研究院;中科星通（廊坊）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G01N15/02 | 分类号： | G01N15/02;G06F17/18 |
| 代理公司： | 北京中创云知识产权代理事务所(普通合伙) 11837 | 代理人： | 肖佳 |
| 地址： | 100101 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卫星 光谱 技术 pm2 浓度 遥感 估算 方法 | ||
1.一种基于卫星多光谱技术的PM2.5浓度遥感估算方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取某区域全年的卫星载荷大气气溶胶光学厚度数据、PM2.5浓度地面观测数据和气象数据；
计算所述卫星载荷大气气溶胶光学厚度的年平均值、PM2.5浓度地面观测数据的年平均值和气象数据的年平均值；
基于所述卫星载荷大气气溶胶光学厚度的年平均值、PM2.5浓度地面观测数据的年平均值和气象数据的年平均值，构建基于卫星多光谱技术的PM2.5浓度遥感估算模型，得到估算的PM2.5年平均浓度，所述PM2.5浓度遥感估算模型的表达式为：
其中，(ui,vi)为第i个样本点的经纬度坐标，θ0(ui,vi)是第i个样本点上的初始回归参数，回归参数是观测点地理位置的函数,αk(ui,vi)、βk(ui,vi)、γk(ui,vi)和ηk(ui,vi)是第i个样本点上的第k个回归参数，p是样本点的回归参数总数，εi为第i个样本点上的误差项，PM2.5i为第i个样本点上的PM2.5年平均浓度，AODik为第i个样本点上的卫星载荷大气气溶胶光学厚度的年平均值，BLHik为第i个样本点上的大气边界层高度的年平均值，RHik为第i个样本点上的相对湿度的年平均值，windik为第i个样本点上的风速的年平均值；
基于相同时间、地点的地面PM2.5浓度数据，验证所述PM2.5浓度遥感估算模型的精度。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述卫星载荷大气气溶胶光学厚度的年平均值、PM2.5浓度地面观测数据的年平均值和气象数据的年平均值的步骤包括：
提取某区域全年中每天的卫星载荷大气气溶胶光学厚度，通过对每一景图像开展投影转换、图像镶嵌得到覆盖整个该区域的大气气溶胶光学厚度，计算得到该区域大气气溶胶光学厚度的年平均值；
计算全年某区域每个站点的PM2.5浓度日平均值，基于PM2.5浓度日平均值计算得到每个站点的PM2.5浓度地面观测数据的年平均值；
从NCEP数据集中提取出每天的大气边界层高度、相对湿度和风速，选取与卫星过境时刻最邻近的所述大气边界层高度、相对湿度和风速数据，计算得到大气边界层高度年平均值、相对湿度年平均值和风速年平均值。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于相同时间、地点的地面PM2.5浓度数据，验证所述PM2.5浓度遥感估算模型的精度的步骤包括：
选取所述PM2.5浓度遥感估算模型估算的PM2.5年平均浓度；
根据经纬度最邻近的原则，选取全年中每天的地面PM2.5浓度数据，并对所述地面PM2.5浓度数据进行平均；
验证所述PM2.5浓度遥感估算模型的精度。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于PM2.5浓度遥感估算模型估算的PM2.5浓度的结果，利用软件制作PM2.5浓度卫星遥感专题图。
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