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公开(公告)号:CN119917996A
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202411885870.1
申请日:2024-12-20
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/25 , G01N33/00 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种融合星地观测数据的地表CO2浓度时空预测方法,适用于大气和空间数据监测领域。对获取的多源卫星XCO2观测数据、地面站点CO2观测数据、辅助变量数据进行预处理,基于不确定性加权法融合多源卫星观测的XCO2数据;基于皮尔逊相关系数量化各辅助变量数据与地面站点CO2浓度之间的相关性并进行显著性检验,筛选具有显著相关的辅助变量数据;构建CNN‑GRU‑Attention深度融合模型,对地面站点CO2浓度与其周围的多源卫星观测XCO2融合数据、显著相关的辅助变量进行时空相关性建模,挖掘时空特征关系,从而对地表CO2浓度进行时空预测。本方法泛化能力强,预测精度高,可适用于不同地区的地表CO2浓度时空预测。