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基于机器学习融合模型的卫星偏振PM2.5估算方法和系统

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成果名称：	基于机器学习融合模型的卫星偏振PM2.5估算方法和系统	关键字：	pm2 , 模型 , 偏振 , 估算 , 机器学习 , 卫星遥感 , 卫星 , 遥感 , 学习 , 数据	应用行业：	计算机、通信和其他电子设备制造业
高新技术领域：	电子信息技术	所在地：	河北省	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN202211276452.3	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内先进	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	新一代信息技术	课题来源：
第一完成单位名称：	北华航天工业学院	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	技术转让	交易价格(万)：	8.00	所属十强产业：

本申请涉及测试颗粒的粒度或粒径分布技术领域，提供了一种基于机器学习融合模型的卫星偏振PM2.5估算方法和系统。包括：获取卫星遥感影像、气象数据和PM2.5浓度数据；其中，卫星遥感影像包括三个偏振波段；基于卫星遥感影像、气象数据和PM2.5浓度数据，构建样本数据集；基于样本数据集，将第一机器学习子模型、第二机器学习子模型、第三机器学习子模型作为基模型，分别对三个基模型进行训练，使用三个基模型的预测值对线性回归模型进行训练，得到PM2.5浓度估算融合模型，并基于PM2.5浓度估算融合模型对PM2.5浓度进行估算。如此，利用卫星偏振反射率数据结合气象数据直接构建偏振反射率数据与PM2.5浓度之间的融合模型，减少了误差传递，提升了PM2.5浓度估算的精度。