融合细颗粒物浓度数据的区域PM2.5遥感反演模型

摘要

本发明提供了一种融合细颗粒物浓度数据的区域PM2.5遥感反演模型，在现有基础模型中引入MASINGAR的PM2.5产品数据作为新增的预测因子，将新增预测因子、基础模型中的预测因子与地基观测数据相互进行时空匹配后，结合地基观测数据计算包括所述增加的预测因在内的各预测因子的线性回归系数，以计算出的线性回归系数建立一个同时关联基础模型的预测因子与MASINGAR的PM2.5产品数据的改进模型，该改进模型用于估算地表PM2.5浓度，计算得到的PM2.5浓度数据比仅基于基础模型获取的浓度数据更精准，也比所增加引用的MASINGAR的PM2.5产品数据更精准，且又克服了地基观测数据分散、不连续的缺陷。