专利汇可以提供一种基于Himawar-8 AOD的PM2.5遥感监测反演方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于Himawar-8AOD的PM2.5遥感监测反演方法,包括以下步骤:S1、获取Himawari-8AOD产品数据,PM2.5地面监测 站点 数据,气象数据以及土地利用数据;并进行 时空 配准,建立遥感估计近地面PM2.5 质量 浓度的混合效应回归模型;S2、分别对获取到的数据进行预处理,提取出研究区域的AOD地理信息,各气象因子地理信息,以及地理信息;通过Matlab将预处理得到的信息以.mat格式存储;S3、编写Matlab代码读取步骤S2中预处理得到的AOD地理信息、各气象因子地理信息以及地理信息,并应用于步骤S1中建立的混合效应回归模型,得到遥感估计近地面PM2.5质量浓度结果。本发明能够对PM2.5浓度进行大面积、连续性时间的动态监测,并且该方法的监测 稳定性 好,准确性高,具有较好的应用前景。,下面是一种基于Himawar-8 AOD的PM2.5遥感监测反演方法专利的具体信息内容。
1.一种基于Himawar-8 AOD的PM2.5遥感监测反演方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
S1、获取研究区域内Himawar-8卫星采集到的Himawari-8 AOD产品数据,地面监测站点采集到的PM2.5地面监测站点数据,气象数据以及土地利用数据;对获取到的数据进行时空配准,建立遥感估计近地面PM2.5质量浓度的混合效应回归模型;
S2、分别对Himawari-8 AOD产品数据进行预处理,提取出研究区域的AOD地理信息;对气象数据进行预处理,提取出研究区域的各气象因子地理信息;对土地利用信息进行预处理,提取出研究区域的地理信息;通过Matlab将预处理得到的信息以.mat格式存储;
S3、编写Matlab代码读取步骤S2中预处理得到的AOD地理信息、各气象因子地理信息以及地理信息,并应用于步骤S1中建立的混合效应回归模型,得到遥感估计近地面PM2.5质量浓度结果。
2.根据权利要求1所述的基于Himawar-8 AOD的PM2.5遥感监测反演方法,其特征在于,步骤S2中建立遥感估计近地面PM2.5质量浓度的混合效应回归模型的方法具体为:
S21、提取某一时间段内Himawari-8 AOD产品数据、PM2.5地面监测站点数据、气象数据与土地利用数据;
S22、对Himawari-8 AOD产品数据、PM2.5地面监测站点数据、气象数据进行空间坐标上的匹配获得样本数据;
S23、加入土地利用信息对样本数据进行回归分析,建立遥感估计近地面PM2.5质量浓度的混合效应回归模型,该模型为:
-3
其中,PM2.5代表近地面PM2.5质量浓度的小时均值,单位为ug·m ;AOD是指Himawari-
8提供的气溶胶光学厚度值;BLH是指欧洲中期天气预报中心ECMWF资料获取的边界层高度,单位m;RH为地基测量的近地表相对湿度,单位为%;TEM为地基测量的近地表温度,单位为K;PRES为近地表压强,单位为Pa; 为考虑了地表风速的大小及方向的分量,单位为m/s;DEM为研究区域的数字高程模型信息,单位为m;NDVI为月均值归一化植被指数,无单位;β0为公式中固定的截距;β1~β8为公式中相应的回归系数,与预测变量相关。
3.根据权利要求1所述的基于Himawar-8 AOD的PM2.5遥感监测反演方法,其特征在于,步骤S1中获取数据的方法具体为:
利用Himawari-8卫星对大气进行遥感监测提供的气溶胶二级产品,获得Himawari-8 AOD产品数据;
利用欧洲中期天气预报中心ECMWF中的再分析数据集,获取气象数据;
利用美国航空航天局NASA提供的MODIS Level 3月均值归一化植被指数和空间分辨率为90米的DEM产品,获得土地利用信息数据;
利用PM2.5地面监测站点获取近地表的PM2.5地面监测站点数据。
4.根据权利要求1所述的基于Himawar-8 AOD的PM2.5遥感监测反演方法,其特征在于,气象数据包括边界层高度、相对湿度、近地面温度、近地面压强、近地面风速;气象数据从欧洲中期天气预报中心再分析数据集资料库中下载获得。
5.根据权利要求2所述的基于Himawar-8 AOD的PM2.5遥感监测反演方法,其特征在于,步骤S22中空间坐标上的匹配方法为:
气象数据采用与地面监测站点最近的4个格点气象数据进行加权最小二乘匹配;
Himawari-8 AOD数据采用以PM2.5地面监测站点为中心周围5公里半径范围内的非零象元均值进行匹配。
6.根据权利要求1所述的基于Himawar-8 AOD的PM2.5遥感监测反演方法,其特征在于,步骤S2中对Himawari-8 AOD产品数据进行预处理的方法为:利用LeapFTP软件下载NetCDF格式的Himawari-8 AOD产品数据,并在Matlab中编写代码提取其地理信息数据并转成.mat格式存储。
7.根据权利要求1所述的基于Himawar-8 AOD的PM2.5遥感监测反演方法,其特征在于,步骤S2中对气象数据进行预处理的方法为:通过欧洲中期天气预报中心ECMWF官网下载气象数据,在Matlab中编写代码提取其地理信息数据并转化成.mat格式存储。
8.根据权利要求1所述的基于Himawar-8 AOD的PM2.5遥感监测反演方法,其特征在于,步骤S2中对土地利用信息进行预处理的方法为:通过美国航空航天局NASA下载MODIS Level 3月均值归一化植被指数NDVI和空间分辨率为90米的DEM产品,获得土地利用信息数据,在Matlab中编写代码提取其地理信息数据并转化成.mat格式存储。
9.根据权利要求1所述的基于Himawar-8 AOD的PM2.5遥感监测反演方法,其特征在于,该方法中Himawari-8 AOD产品数据是Himawari-8卫星采集到的Himawari-8 AOD Level 2产品数据,时间分辨率为10min,空间分辨率为10km;气象数据是欧洲中期天气预报中心全球再分析数据资料ERA-Interim中获取的,空间分辨率是0.125°;土地利用信息数据是美国航空航天局NASA下载得到的,月均值归一化植被指数NDVI时间分辨率是16days,空间分辨率是0.05°,DEM空间分辨率是90m。
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