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1.
基于机器学习的二氧化碳卫星反演方法
缪云飞
邹铭敏
盛书丽
朱柯卫
丁文乔
林君洁
屈政
李大成
《中国环境科学》
2023,(S1):20-27
基于机器学习模型在分析数据并学习预测方面的优势,提出了一种基于机器学习的短波红外通道CO
2
卫星遥感反演方法,以卫星观测辐亮度、气溶胶光学厚度、温度构建训练数据集,采用前馈神经网络与量化共轭梯度算法进行训练学习,构建了短波红外通道卫星CO
2
反演模型,并利用GOSAT卫星观测光谱数据反演了CO
2
浓度.反演结果与TCCON站点观测数据进行了比对,结果表明:卫星与地面观测的相关性优于0.86,平均误差小于2.5×10
-6
,验证了反演方法的有效性.
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