【摘 要】
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基于暗像元算法反演的气溶胶光学厚度(aerosol optical depht,AOD)产品已被广泛应用于近地面PM2.5浓度估算,但该算法不能有效反演高反射率地表的AOD值。为此,本研究通过构建
【基金项目】
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闽江学院引进人才科研启动项目“基于机器学习的中高空间分辨率PM2.5遥感估算模型研究”(编号:MJY20001),闽江学院纵向校级项目“基于卫星遥感的PM2.5浓度时空分布研究”(编号:MYK19029)共同资助
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基于暗像元算法反演的气溶胶光学厚度(aerosol optical depht,AOD)产品已被广泛应用于近地面PM2.5浓度估算,但该算法不能有效反演高反射率地表的AOD值。为此,本研究通过构建包含气象因子的随机森林模型来估算缺失的AOD值,并在此基础上,结合AOD、气象、植被覆盖度和道路密度等参数构建第二层随机森林模型,以估算长江三角洲和珠江三角洲地区的近地面PM2.5浓度。研究结果表明,由随机森林模型反演的AOD值与MODIS AOD值高度相关(R2=0.94);且模型反演的PM2.5浓度与地面实测
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