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一种基于机器学习的PM2.5浓度遥感估算方法
| 专利名称： | 一种基于机器学习的PM2.5浓度遥感估算方法 |
| 摘要： | 一种基于机器学习的PM2.5浓度遥感估算方法，采用符合精度要求的气溶胶光学厚度数据与对应的PM2.5浓度数据形成数据集，基于机器学习方法完成样本学习和数据测试，对测试结果进行精度验证，并调整机器学习决策树的参数使其达到精度要求，通过最终得到的决策树计算模型进行不同天气情况下的PM2.5浓度估算。本发明的基于机器学习算法的PM2.5浓度遥感估算方法可以快速、有效的进行不同天气状况下PM2.5浓度遥感估算，弥补传统方法在处理速度、模型普适性上的不足，为开展大气污染防治提供更为精确的数据支撑。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 北京;11 |
| 申请人： | 中国科学院遥感与数字地球研究所 |
| 发明人： | 左欣;顾行发;程天海;郭红;余涛;王宛楠;孟璨 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请日期： | 2019-08-02T00:00:00+0800 |
| 发布日期： | 2019-12-20T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201910714838.X |
| 公开号： | CN110595960A |
| 代理机构： | 北京中知法苑知识产权代理事务所(普通合伙) |
| 代理人： | 李明 |
| 分类号： | G01N15/02(2006.01);G;G01;G01N;G01N15 |
| 申请人地址： | 100101 北京市朝阳区大屯路甲20号北 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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