基于GF-1遙感圖像和ResNet50網(wǎng)絡(luò)的PM2.5濃度預(yù)測研究

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摘 要：基于GF-1衛(wèi)星圖像、結(jié)合Merra-2氣象數(shù)據(jù)作為輔助預(yù)測變量，構(gòu)建了長三角地區(qū)基于ResNet50網(wǎng)絡(luò)的PM2.5預(yù)測模型。其中氣象參數(shù)可以為模型提供較為準確的PM2.5濃度基準，而GF-1圖像能幫助模型更合理準確地預(yù)測PM2.5濃度的空間變化。利用十折交叉驗證和測試集驗證對模型進行檢驗，結(jié)果顯示：模型的皮爾森相關(guān)系數(shù)R為0.948，預(yù)測PM2.5的RMSE為6.6 μg/m3。（剩余8548字）