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基于机器学习的二氧化碳卫星反演方法
1
作者
缪云飞
邹铭敏
+5 位作者
盛书丽
朱柯卫
丁文乔
林君洁
屈政
李大成
《中国环境科学》
CSCD
北大核心
2023年第S1期20-27,共8页
基于机器学习模型在分析数据并学习预测方面的优势,提出了一种基于机器学习的短波红外通道CO_(2)卫星遥感反演方法,以卫星观测辐亮度、气溶胶光学厚度、温度构建训练数据集,采用前馈神经网络与量化共轭梯度算法进行训练学习,构建了短波...
基于机器学习模型在分析数据并学习预测方面的优势,提出了一种基于机器学习的短波红外通道CO_(2)卫星遥感反演方法,以卫星观测辐亮度、气溶胶光学厚度、温度构建训练数据集,采用前馈神经网络与量化共轭梯度算法进行训练学习,构建了短波红外通道卫星CO_(2)反演模型,并利用GOSAT卫星观测光谱数据反演了CO_(2)浓度.反演结果与TCCON站点观测数据进行了比对,结果表明:卫星与地面观测的相关性优于0.86,平均误差小于2.5×10^(-6),验证了反演方法的有效性.
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关键词
CO_(2)
卫星遥感
机器学习
神经网络
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职称材料
题名
基于机器学习的二氧化碳卫星反演方法
1
作者
缪云飞
邹铭敏
盛书丽
朱柯卫
丁文乔
林君洁
屈政
李大成
机构
安徽大学物质科学与信息技术研究院
中国科学院合肥物质科学研究院
出处
《中国环境科学》
CSCD
北大核心
2023年第S1期20-27,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(42271403)
安徽省高校协同创新项目(GXXT-2022-001)
重点部署科研专项(116134KYSB20200053)
文摘
基于机器学习模型在分析数据并学习预测方面的优势,提出了一种基于机器学习的短波红外通道CO_(2)卫星遥感反演方法,以卫星观测辐亮度、气溶胶光学厚度、温度构建训练数据集,采用前馈神经网络与量化共轭梯度算法进行训练学习,构建了短波红外通道卫星CO_(2)反演模型,并利用GOSAT卫星观测光谱数据反演了CO_(2)浓度.反演结果与TCCON站点观测数据进行了比对,结果表明:卫星与地面观测的相关性优于0.86,平均误差小于2.5×10^(-6),验证了反演方法的有效性.
关键词
CO_(2)
卫星遥感
机器学习
神经网络
Keywords
CO_(2)
satellite remote sensing
machine learning
neural network
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
X87 [环境科学与工程—环境工程]
X51 [环境科学与工程—环境工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的二氧化碳卫星反演方法
缪云飞
邹铭敏
盛书丽
朱柯卫
丁文乔
林君洁
屈政
李大成
《中国环境科学》
CSCD
北大核心
2023
0
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