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PM2.5遙感監測系統

PM2.5遙感監測系統
基于MODIS原始觀測信號實現近地表大氣顆粒物濃度遙感監測,可避免傳統AOT-PM2.5關系模型中AOT反演過程中的誤差傳播。目前,已實現遙感反演大氣顆粒物濃度多種空間分辨率產品(10KM、1KM、500m、250m)的算法,其中,PM2.5濃度1KM遙感反演系統已在江蘇省環境監測總站業務化運行。

功能說明

    基于MODIS原始觀測信號實現近地表大氣顆粒物濃度遙感監測,可避免傳統AOT-PM2.5關系模型中AOT反演過程中的誤差傳播。目前,已實現遙感反演大氣顆粒物濃度多種空間分辨率產品(10KM1KM500m250m)的算法,其中,PM2.5濃度1KM遙感反演系統已在江蘇省環境監測總站業務化運行。

技術指標

    1.算法設計

    為滿足環保部門業務化運行的需求,PM2.5遙感監測平臺輸入數據為MODIS 1B數據,其技術路線如圖1所示。

1 基于DOS-MODIS數據直收系統的大氣顆粒物濃度遙感估算技術流程圖

    將經過云處理的MODIS觀測信號通過奇異分解(SVD)的方法獲得協方差矩陣,以之作為輸入數據,考慮衛星-太陽幾何角,以地面觀測的PM2.5數據作為目標數據,同樣將匹配得到的數據集L-M算法優化的人工神經網絡模型進行PM2.5濃度反演模型。在構建模的過程中,發現MODIS的第五通道(1230-1250nm)觀測數據經常會出現條帶,不能直接用于PM2.5的反演計算,如圖2所示。

2 2013128MODIS Channel-5影像

    本項目構建了基于LM-BP算法的3層神經元神經網絡,其組成為輸入層、隱藏層和輸出層,每層都可以包含多個節點或神經元。輸入層包括6個節點(輸入參數):MODIS L1B數據的6個波段;輸出層為PM2.5濃度。輸入層與輸出層之間被稱為隱藏層,通過調整訓練過程中的權重減小誤差。神經網絡的節點(神經元)之間通過輸出信號和權重相聯系,輸出信號和權重通過一個正弦激活函數來調整。訓練的過程是將輸入數據反復輸入神經網絡,在數據每次通過時計算輸出數據,并與目標數據相比得到一個誤差,再將這個誤差反饋給網絡,通過網絡的迭代訓練調整權重值直至得到最小方差的最優權重,此時訓練完成,所得網絡即可根據新的輸入數據進行估算或者預報。圖3表示的是神經網絡整個訓練的流程圖。

3 多層神經網絡模型估算大氣顆粒物濃度流程

    2.算法解讀評價

    對于神經網絡的表現使用絕對誤差百分比(APE)及實際值與估算值之間的相關性分析來衡量。

    江蘇省地面PM2.5監測數據(站點分布如圖4所示)用來進行神經網絡的訓練、測試和驗證,將這些數據隨機分配到三個子集,訓練(40%)和測試數據集(20%)和驗證數據集(40%)。訓練數據用于訓練神經網絡中隱含的多層感知器;測試數據用于測試各次迭代訓練后學習過程的表現;驗證數據集則是用來執行最終驗證神經網絡估計得到的大氣顆粒物濃度。

4 201338MODIS遙感合成影像及江蘇省PM2.5地面監測站點分布

    圖5顯示的是引入了氣象參數的PM2.5濃度反演算法的精度評價。兩者相關系數R=0.82,其置信度95%的置信區間為:[0.5134,0.5312],[0.0379,0.0470],通過95%置信度檢驗。

5 江蘇省PM2.5遙感反演的驗證結果

系統成果

    該系統為滿足用戶特定需求,支持自動成圖、輸出功能。

    下圖為系統成果圖:

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