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摘要
通过卫星遥感反演的气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth, AOD)数据存在显著的覆盖缺失问题，而现有的插补方法对AOD的地理时空异质性考虑不足，严重影响了插补关系的时空建模可靠性。该文在集成学习模型的非线性关系拟合基础上，针对遥感AOD的地理时空异质性特点，从地理时空位置特征构建与插补关系建模两方面入手，提出一种考虑地理时空异质性的AOD插补方法。该方法结合了地理时空位置编码策略和极端梯度提升树模型，有效解决了地理时空位置特征变化不均匀和非线性关系建模的问题，并在2019年中国区域日均1 km的AOD数据插补实验中取得了88.67%的拟合精度，与地面实测数据的相关性达0.842,表明该方法具有较高的插补精度及可靠性，可为空气污染的科学防治提供数据与方法支持。
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