基于深度学习的华东地区PM2.5浓度遥感反演

PM2.5作为大气污染的主要来源，对人类身体健康有着极大的影响.本文提出基于深度学习模型的多要素联合PM2.5反演方法，以PM2.5浓度作为真值数据，引入Himawari气溶胶光学厚度（AOD）日数据产品与温度、相对湿度和气压等10个要素作为反演要素.为验证方法的有效性，采用华东地区2016~2018年的数据分季节开展实验，并与传统反演方法进行对比.结果表明，PM2.5浓度与AOD、降水、风速、高植被覆盖指数呈正相关关系，与矮植被覆盖指数呈负相关关系，与温度、湿度、气压以及DEM的相关性随季节的变化而改变；基于深层神经网络（DNN）反演的PM2.5精度高于传统的线性和非线性模型，各个季节R2均在0.5以上并且误差较小，其中秋季的反演效果最好R2为0.86，夏季为0.75，冬季为0.613，春季为0.566；模型的可视化结果显示，DNN模型的反演结果更接近地面监测站点插值的PM2.5浓度分布，分辨率更高且更精确