CN110108609A - 一种基于卫星多通道的pm2.5浓度值分布情况获取方法及系统 - Google Patents
一种基于卫星多通道的pm2.5浓度值分布情况获取方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取方法及系统，包括：确定PM2.5浓度值分布情况待测地点，获取待测地点的历史卫星通道数据集和历史实际观测数据集；根据卫星通道数据集和实际检测数据集建立反演计算模型；获取当前实际检测数据，根据反演计算模型得到地面PM2.5浓度值分布情况以为应对雾霾提供数据支持。本发明通过卫星的多通道历史数据与历史观测数据，利用BP神经网络建立反演模型，并通过实际观测数据，运用反演模型计算地面的PM2.5浓度值。本发明的方法对于PM2.5浓度值的计算不存在盲区，计算得到的结果准确，为开展电网应对雾霾提供了坚实的数据基础。
Description
技术领域
本发明属于输配电技术领域，具体公开了一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取方法及系统。
背景技术
随着我国化石燃料消费逐年递增，污染排放量也在增大，在冬季，当静稳天气出现时，导致雾霾频频发生，影响人们的身体健康，同时也对社会生产产生影响。
PM2.5作为颗粒物是雾霾的主要成分，是雾霾监测的重点，传统的监测方式主要是采用地面站点进行监测，但由于站点分布稀疏，难以覆盖整个区域，往往导致监测“盲区”。由于卫星具有覆盖范围广、连续性好，因此卫星应用于雾霾监测不断发展。但传统卫星监测往往使用辐散传输方程等方法，计算复杂，且受到薄云等干扰，导致监测偏差。
随着大数据机器学习技术发展，能够较好的从历史数据库中提取有效的通道信息，建立卫星PM2.5计算模型，开展卫星反演PM2.5计算。
发明内容
本发明的目的在提供一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取方法及系统，以解决现有技术中存在测量盲区以及测量偏差的技术缺陷。
为实现上述目的，本发明首先提供了一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取方法，包括以下步骤：
确定PM2.5浓度值分布情况待测地点，获取待测地点的历史卫星通道数据集和历史实际观测数据集；
根据卫星通道数据集和实际检测数据集建立反演计算模型；
获取当前实际检测数据，根据反演计算模型得到地面PM2.5浓度值分布情况以为应对雾霾提供数据支持。
优选地，建立反演计算模型前需要对数据进行有效性筛选，有效性筛选的具体方式为：
将数据集中缺失的数据删除，从而获取对于某一时刻数据均齐全的数据集，其中，数据集包括历史卫星通道数据集和历史实际观测数据集。
优选地，数据集的数据长度为3年。
优选地，在有效性筛选后，建立反演计算模型前，还需要计算卫星每一个通道中的PM2.5敏感值，计算PM2.5敏感值的具体方式为：
将PM2.5浓度值进行等级划分；
计算每个等级对应时间上通道t的PM2.5浓度值在每一个等级的平均值，并且绘制变化折线图；
计算折线图每一段折线的斜率，并取绝对值后求和，作为通道t的敏感值。
优选地，通道为36个。
优选地，等级包括5个，PM2.5浓度值为0-30时为优；PM2.5浓度值为30-60时为良；PM2.5浓度值为60-100时为轻度污染；PM2.5浓度值为100-150时为中度污染；PM2.5浓度值为150以上时为重度污染。
优选地，在计算PM2.5敏感值后，建立反演计算模型前，还需要对卫星的每一个通道进行敏感度筛选，敏感度筛选的具体方式为：
将所有通道按照敏感值进行排序；
以PM2.5敏感值最大的通道作为基础，将PM2.5敏感值小于基准通道PM2.5敏感值90％的通道数据集删除；
将剩余的通道的数据集作为建立反演计算模型的数据集。
优选地，上述卫星均为MODIS卫星。
依托于上述方法，本发明还提出了一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任一方法的步骤。
本发明具有以下有益效果：
1、本发明通过卫星的多通道历史数据与历史观测数据。利用BP神经网络建立反演模型，并通过实际观测数据，运用反演模型计算地面的PM2.5浓度值。本发明的方法对于PM2.5浓度值的计算不存在盲区，计算得到的结果准确，为开展电网应对雾霾提供了坚实的数据基础。
2、本发明流程简便，能够通过机器学习的方式快速计算地面的PM2.5浓度值。
3、本发明通用性好，能够用于不同区域，不同类型卫星的PM2.5反演。
下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明优选实施例提供的一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取方法流程图；
图2为本发明优选实施例提供的计算PM2.5敏感值时构建的变化折线图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
本发明提供了一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取方法，参见图1，包括以下步骤：
S1：历史数据收集。
确定PM2.5浓度值分布情况待测地点，获取待测地点的历史卫星通道数据集和历史实际观测数据集。
确定监测区域A，收集历史上区域A内，某一颗卫星通道数据集S和实际观测数据集O，数据时间长度为T。其中，数据时间长度T为3年。
S2：有效数据筛选。
对数据进行有效性筛选，有效性筛选的具体方式为：
将数据集中缺失的数据删除，从而获取对于某一时刻数据均齐全的数据集，其中，数据集包括历史卫星通道数据集和历史实际观测数据集。
对S1收集的数据集，在T时段内，将数据集中缺失的数据删除，从而获取对于某一时刻数据均齐全的数据集。数据集包括卫星通道数据集S1和观测数据O1，其中数据集S1包括k个通道。这里的k＝36，即卫星包括36个通道。
具体的操作如下：
(1)遍历所有时刻，判断某一时刻观测数据、卫星数据是否都有；
(2)如果都有，则为有效数据；
(3)如果缺失某一个数据，则该时刻数据删除。
S3：通道敏感值计算。
计算卫星每一个通道中的PM2.5敏感值，计算PM2.5敏感值的具体方式为：
S301：将PM2.5浓度值进行等级划分。
等级包括5个，PM2.5浓度值为0-30时为优；PM2.5浓度值为30-60时为良；PM2.5浓度值为60-100时为轻度污染；PM2.5浓度值为100-150时为中度污染；PM2.5浓度值为150以上时为重度污染。
S302：计算五个等级对应时间上通道1的PM2.5浓度值在每一个等级的平均值，并且绘制变化折线图。
参见图2，图2为计算五个等级对应时间上t通道在每一个等级的平均值，并且绘制成的变化折线图。
对应时间的时间长度可以根据PM2.5观测序列的长短确定，本实施例中时间长度为3年。
S303：计算折线图每一段折线的斜率，并取绝对值后求和，作为通道1的敏感值。
最后重复S3计算所有通道2-通道36的敏感值。
表1为36个通道斜率值，即36个通道的PM2.5敏感值。
表1 36个通道斜率值
| 通道 | 斜率值 | 通道 | 斜率值 | 通道 | 斜率值 | 通道 | 斜率值 |
| 1 | 4.20 | 11 | 1.76 | 21 | 0.38 | 31 | 0.81 |
| 2 | 1.27 | 12 | 4.15 | 22 | 0.27 | 32 | 3.97 |
| 3 | 4.07 | 13 | 2.93 | 23 | 2.65 | 33 | 1.56 |
| 4 | 1.22 | 14 | 2.75 | 24 | 3.90 | 34 | 2.64 |
| 5 | 4.65 | 15 | 4.59 | 25 | 4.67 | 35 | 0.83 |
| 6 | 1.75 | 16 | 1.43 | 26 | 0.65 | 36 | 1.53 |
| 7 | 0.98 | 17 | 3.79 | 27 | 2.84 | ||
| 8 | 1.26 | 18 | 3.77 | 28 | 2.35 | ||
| 9 | 3.08 | 19 | 1.90 | 29 | 0.06 | ||
| 10 | 2.37 | 20 | 2.84 | 30 | 1.69 |
S4：敏感通道筛选。
对卫星的每一个通道进行敏感度筛选，敏感度筛选的具体方式为：
S401：将所有通道按照敏感值进行排序。
S402：以PM2.5敏感值最大的通道作为基础，将PM2.5敏感值小于基准通道PM2.5敏感值90％的通道数据集删除；
S403：将剩余的通道的数据集作为建立反演计算模型的数据集。
对T时间内的通道值进行两两相关，并根据S3计算的通道敏感值，进行排序。
对于排序在第一位的通道进行选取，并删除后面相关置信度超过90％的通道。
对于删除后的序列再次选取最大的敏感值通道，并继续删除后面相关置信度超过90％的通道，如此反复，直到最后一个通道。
将选取的通道组成筛选通道集合St。
这里包括通道25，5，15，1，12。
S5：神经网络反演模型建立。
根据卫星通道数据集和实际检测数据集建立反演计算模型；
S6：地面PM2.5计算。
获取当前实际检测数据，根据反演计算模型得到地面PM2.5浓度值分布情况以为应对雾霾提供数据支持。
依托于上述方法，本发明还提出了一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任一方法的步骤。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取方法，其特征在于，包括以下步骤：
确定PM2.5浓度值分布情况待测地点，获取所述待测地点的历史卫星通道数据集和历史实际观测数据集；
根据所述卫星通道数据集和所述实际检测数据集建立反演计算模型；
获取当前实际检测数据，根据所述反演计算模型得到地面PM2.5浓度值分布情况以为应对雾霾提供数据支持。
2.根据权利要求1所述的一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取方法，其特征在于，建立反演计算模型前需要对数据进行有效性筛选，有效性筛选的具体方式为：
将数据集中缺失的数据删除，从而获取对于某一时刻数据均齐全的数据集，其中，数据集包括历史卫星通道数据集和历史实际观测数据集。
3.根据权利要求2所述的一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取方法，其特征在于，所述数据集的数据长度为3年。
4.根据权利要求2所述的一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取方法，其特征在于，在有效性筛选后，建立反演计算模型前，还需要计算卫星每一个通道中的PM2.5敏感值，计算PM2.5敏感值的具体方式为：
将PM2.5浓度值进行等级划分；
计算每个等级对应时间上通道t的PM2.5浓度值在每一个等级的平均值，并且绘制变化折线图；
计算所述折线图每一段折线的斜率，并取绝对值后求和，作为通道t的敏感值。
5.根据权利要求4所述的一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取方法，其特征在于，所述通道为36个。
6.根据权利要求4所述的一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取方法，其特征在于，所述等级包括5个，PM2.5浓度值为0-30时为优；PM2.5浓度值为30-60时为良；PM2.5浓度值为60-100时为轻度污染；PM2.5浓度值为100-150时为中度污染；PM2.5浓度值为150以上时为重度污染。
7.根据权利要求4所述的一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取方法，其特征在于，在计算PM2.5敏感值后，建立反演计算模型前，还需要对卫星的每一个通道进行敏感度筛选，所述敏感度筛选的具体方式为：
将所有通道按照敏感值进行排序；
以PM2.5敏感值最大的通道作为基础，将PM2.5敏感值小于基准通道PM2.5敏感值90％的通道数据集删除；
将剩余的通道的数据集作为建立反演计算模型的数据集。
8.根据权利要求1-7任一所述的一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取方法，其特征在于，所述卫星为MODIS卫星。
9.一种基于卫星多通道的PM2.5浓度值分布情况获取系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至8任一所述方法的步骤。
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| CN (1) | CN110108609B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112378828A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-02-19 | 中科三清科技有限公司 | 基于卫星遥感数据反演大气细颗粒物浓度的方法及装置 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000131218A (ja) * | 1998-10-26 | 2000-05-12 | Ntt Data Corp | 水中物質の濃度推定方法及び装置、記録媒体 |
| CN104180880A (zh) * | 2013-05-21 | 2014-12-03 | 浙江托普仪器有限公司 | 一种全自动计数与称重装置 |
| CN106442236A (zh) * | 2015-07-30 | 2017-02-22 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 基于卫星遥感的地面pm2.5反演方法及系统 |
| CN106979911A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-07-25 | 南京航空航天大学 | 利用卫星多光谱影像数据进行pm 2.5和pm 10估算的方法 |
| CN109582910A (zh) * | 2018-12-11 | 2019-04-05 | 国网湖南省电力有限公司 | 基于空气混合高度的地面pm2.5的计算方法及系统 |
| CN109657363A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-04-19 | 天津珞雍空间信息研究院有限公司 | 一种时空连续的pm2.5反演方法 |
-
2019
- 2019-05-07 CN CN201910375338.8A patent/CN110108609B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000131218A (ja) * | 1998-10-26 | 2000-05-12 | Ntt Data Corp | 水中物質の濃度推定方法及び装置、記録媒体 |
| CN104180880A (zh) * | 2013-05-21 | 2014-12-03 | 浙江托普仪器有限公司 | 一种全自动计数与称重装置 |
| CN106442236A (zh) * | 2015-07-30 | 2017-02-22 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 基于卫星遥感的地面pm2.5反演方法及系统 |
| CN106979911A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-07-25 | 南京航空航天大学 | 利用卫星多光谱影像数据进行pm 2.5和pm 10估算的方法 |
| CN109582910A (zh) * | 2018-12-11 | 2019-04-05 | 国网湖南省电力有限公司 | 基于空气混合高度的地面pm2.5的计算方法及系统 |
| CN109657363A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-04-19 | 天津珞雍空间信息研究院有限公司 | 一种时空连续的pm2.5反演方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 刘显通 等: "基于卫星遥感资料监测地面细颗粒物的敏感性分析", 《中国环境科学》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112378828A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-02-19 | 中科三清科技有限公司 | 基于卫星遥感数据反演大气细颗粒物浓度的方法及装置 |
| CN112378828B (zh) * | 2020-12-11 | 2021-09-17 | 中科三清科技有限公司 | 基于卫星遥感数据反演大气细颗粒物浓度的方法及装置 |
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