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为了深入了解地面PM2.5的空间分布,以山东省为研究区,利用2019年的PM2.5站点实测数据,结合中分辨率成像光谱仪(MODIS)的L3级别的MCD19A2气溶胶光学厚度产品,充分考虑人口、地形、气象等因素,使用RF、SVR、BPNN、DNN等4种机器学习算法对山东省2019年逐日PM2.5进行了模拟.结果表明:随机森林模型(RF)的RMSE和MAE的值分别为12.67和6.62,优于BPNN、SVR和DNN模型.随机森林模型(RF)最适合山东省的日PM2.5模拟. 相似文献
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基于RSEI模型的祁连山自然保护区生态环境质量评价 总被引：2，自引：0，他引：2
基于1988-2018年祁连山国家自然保护区的Landsat系列遥感影像,利用绿度、湿度、热度和干度指标计算获得遥感生态指数(RSEI),并应用RSEI对保护区近30年的生态环境质量作评价.结果表明:近30年来该保护区生态环境质量整体呈好转趋势,RSEI上升0.016,可1998-2018年生态环境质量有所下降;生态环... 相似文献
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