基于随机森林算法的华北平原灰霾区域识别研究
基于随机森林算法的华北平原灰霾区域识别研究
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DOI：
10.11873/j.issn.1004-0323.2023.3.0752
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
汪洋
中科院分区：
文献类型：
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作者：
张丽坤;潘一凡;赵楚雯;邱国梁;周佩;陈翔;汪洋
大气灰霾污染是我国近年来面临的重大环境问题之一。灰霾监测是灰霾污染治理体系的重要组成部分,而遥感手段可实现大范围、长时序的动态监测,在一定程度上弥补了传统地面站点监测手段的不足。基于MODIS/Terra数据,以华北平原七省市为研究区域,利用大气灰霾的光谱和空间特性搭建10维特征空间,并使用随机森林算法构建灰霾区域识别模型。该模型不仅实现了灰霾区域的识别提取功能,同时还实现了轻、重霾区域的区分功能。经地面站点PM_(2.5)浓度监测数据的验证,灰霾区域识别的总体精度为87.82%,Kappa系数为0.75。轻、重霾区域识别的总体精度为86.81%,Kappa系数为0.73。研究结果表明:该模型针对卫星影像中的灰霾区域具有较好的识别效果,可为大气污染监测提供数据支撑,且对其他大气污染物的监测研究也具有一定的借鉴意义。