[发明专利]基于GEE深度时空经验Kringing区域尺度的氮氧化物速降方法

说明书

本申请提供基于GEE深度时空经验Kringing区域尺度的氮氧化物速降方法，通过GEE平台将现有卫星图像和地理空间数据集目录与行星规模的分析功能结合并存储在云端，设置提取贴片密度，以一个像素代表一个单元，根据扩展比例扩展高分辨率框架，将所述单元分配到所述扩展高分辨率框架中心，填充尺度空间，对所述单元进行经验变化，得到扩张后的影像，收集氮氧化物检测点数据，将所述扩张后的影像以及所述监测点数据输入神经网络进行训练，得到高分辨率时空信息氮氧化物影像，解决现有卫星探测氮氧化物数据尺度不准确的问题。

技术领域

本申请涉及大气遥感技术领域，尤其涉及基于GEE深度时空经验Kringing区域尺度的氮氧化物速降方法。

背景技术

二氧化氮NO₂和氮氧化物通常被统称为氮氧化物NO_X。氮氧化物是地球大气中的重要微量气体，存在于对流层和平流层中。人类活动以及自然过程会使氮氧化物进入大气层中，例如化石燃料的燃烧或者土壤中的微生物分解过程，生成的氮氧化物都会进入大气。氮氧化物在光化学作用下转换为NO₂，因此NO₂是衡量大气中氮氧化物浓度的有力指标。

针对氮氧化物，目前主流的探测方法是通过光学遥感卫星哨兵5号卫星进行探测，但是其目前的所推出产品的分辨率是1°×1°，预期的高尺度分辨率相差甚远，实际尺度下降，数据不准确。

发明内容

本申请提供了基于GEE深度时空经验Kringing区域尺度的氮氧化物速降方法，以解决现有卫星探测氮氧化物数据尺度不准确的问题。

基于GEE深度时空经验Kringing区域尺度的氮氧化物速降方法，包括：

GEE平台将现有卫星图像和地理空间数据集目录与行星规模的分析功能结合并存储在云端，通过所述云端调用储存数据；

从所述储存数据中提取贴片，以及将所述贴片的每一个像素设置为一个单元；

设置辨率框架，根据扩展比例扩展所述分辨率框架，得到高分辨率框架，将所述单元分配到所述高分辨率框架中心；

对所述单元进行经验变化，得到扩张后的影像；

收集氮氧化物监测点数据，将所述扩张后的影像以及所述监测点数据输入神经网络进行训练，得到高分辨率时空信息氮氧化物影像。

可选地，对所述单元进行经验变化公式为：

γ(h)＝Nugget+b|h|^a

γ(h)＝Nugget+b|h|

γ(h)＝Nugget+b|h|^a*ln(|h|)

得到均值误差函数：

可选地，在所述GEE平台将现有卫星图像和地理空间数据集目录与行星规模的分析功能结合并存储在云端步骤中，还包括：所述GEE平台对存入平台内的数据进行代码翻译以及数据运算。

可选地，所述填充尺度空间包括：

对经过所述经验变化后的单元进行交叉划分，获得重叠样本；

将所述重叠样本进行半变异函数估算。

可选地，所述神经网络进行训练包括：

卷积层通过局部计算，得到区域信息，以及将所述区域信息传输到下一层神经元。

可选地，所述提取贴片的步骤为：

在同一经度下由低分辨率向高分辨率提取图像；

将所述贴片设置为高纬向量，生成一组特征图。