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公开(公告)号：CN108241779A
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201711479275.8
申请日：2017-12-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出一种基于遥感数据的地面PM2.5浓度特征向量空间滤值建模方法，包括数据获取与模型变量的选择，数据处理与匹配，由研究区国控点位置构建空间邻接矩阵，进行中心化并计算矩阵特征值和特征向量，从向量组中提取合适的特征向量作为PM2.5浓度的空间影响因子；得到PM2.5浓度的特征向量空间滤值回归模型，将提取的特征向量均插值为与AOD具有相同空间分辨率的栅格图像，带入特征向量空间滤值回归模型进行栅格计算，得到研究区内连续的PM2.5浓度空间分布模型。本发明针对地面国控点数量较少且分布不均的问题，选取分辨率较高且连续分布的遥感数据进行地面PM2.5浓度的反演可供大范围内PM2.5时空特征研究使用。
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公开(公告)号：CN108241779B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201711479275.8
申请日：2017-12-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出一种基于遥感数据的地面PM2.5浓度特征向量空间滤值建模方法，包括数据获取与模型变量的选择，数据处理与匹配，由研究区国控点位置构建空间邻接矩阵，进行中心化并计算矩阵特征值和特征向量，从向量组中提取合适的特征向量作为PM2.5浓度的空间影响因子；得到PM2.5浓度的特征向量空间滤值回归模型，将提取的特征向量均插值为与AOD具有相同空间分辨率的栅格图像，带入特征向量空间滤值回归模型进行栅格计算，得到研究区内连续的PM2.5浓度空间分布模型。本发明针对地面国控点数量较少且分布不均的问题，选取分辨率较高且连续分布的遥感数据进行地面PM2.5浓度的反演可供大范围内PM2.5时空特征研究使用。
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