基于GF-1遥感图像和ResNet50网络的PM2.5浓度预测研究

作者：李潍瀚; 刘日阳; 邵彦川; 马宗伟^*

来源：环境科学导刊, 2023, 42(05): 82-86.

DOI：10.13623/j.cnki.hkdk.2023.05.010

• PM2.5
• ResNet网络
• 长三角地区
• 卫星遥感
• 高分一号

基于GF-1卫星图像、结合Merra-2气象数据作为辅助预测变量，构建了长三角地区基于ResNet50网络的PM2.5预测模型。其中气象参数可以为模型提供较为准确的PM2.5浓度基准，而GF-1图像能帮助模型更合理准确地预测PM2.5浓度的空间变化。利用十折交叉验证和测试集验证对模型进行检验，结果显示：模型的皮尔森相关系数R为0.948，预测PM2.5的RMSE为6.6μg/m3。反演得到分辨率为500 m的PM2.5浓度分布图合理稳健。GF-1遥感图像和ResNet50网络适用于PM2.5浓度预测，可以作为辅助监测手段，为长三角地区PM2.5热点识别、后续流行病学研究提供数据支撑。

• 单位
  污染控制与资源化研究国家重点实验室; 南京大学