道路层面细颗粒物反演方法、装置、计算设备及存储介质制造方法及图纸

本申请适用于计算机技术领域，提出一种道路层面细颗粒物反演方法，包括：获取待测时长内的目标实测数据以及城市环境因子；基于卫星影像数据确定预设区域的表观反射率数据以及卫星角度数据；利用预先训练的基础反演模型对目标实测数据、城市环境因子、表观反射率数据以及卫星角度数据进行分析，得到预设区域的大气细颗粒物的目标分布数据；将目标分布数据与预设区域的路网栅格数据进行叠加，得到预设区域的道路层面细颗粒物分布影像。通过卫星影像数据确定预设区域的表观反射率数据以及卫星角度数据，并对待测时长内的目标实测数据、城市环境因子、表观反射率数据以及卫星角度数据进行分析，能够提高细颗粒物反演的稳健性。

Inversion method, device, calculation equipment and storage medium of fine particles at road level

【技术实现步骤摘要】
道路层面细颗粒物反演方法、装置、计算设备及存储介质
本申请属于计算机
，尤其涉及一种道路层面细颗粒物反演方法、装置、计算设备及存储介质。
技术介绍
随着城市化与工业化进程的加快，城市的空气污染特别是细颗粒物(PM2.5)污染问题越来越严重。目前，对细颗粒物的反演研究主要是基于卫星气溶胶光学深度数据，而气溶胶光学深度数据通常需要从卫星大气表观反射率中间接获取，导致对细颗粒物的反演结果缺乏稳健性。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了道路层面细颗粒物反演方法、装置、计算设备及存储介质，以解决现有技术中对细颗粒物的反演结果缺乏稳健性的问题。本申请实施例的第一方面提供了一种道路层面细颗粒物反演方法，包括：获取待测时长内的目标实测数据以及城市环境因子，所述目标实测数据为预设区域的大气细颗粒物的实测数据；基于卫星影像数据确定所述预设区域的表观反射率数据以及卫星角度数据；利用预先训练的基础反演模型对所述目标实测数据、所述城市环境因子、所述表观反射率数据以及所述卫星角度数据进行分析，得到所述预设区域的大气细颗粒物的目标分布数据；将所述目标分布数据与所述预设区域的路网栅格数据进行叠加，得到所述预设区域的道路层面细颗粒物分布影像。在一种可选的实现方式中，所述获取待测时长内的目标实测数据以及城市环境因子，包括：获取待测时长内的目标实测数据；从所述预设区域选择至少两个不同大小的缓冲区；分别获取各个所述缓冲区的目标城市环境因子；对应地，所述利用预先训练的基础反演模型对所述目标实测数据、所述城市环境因子、所述表观反射率数据以及所述卫星角度数据进行分析，得到所述预设区域的所述大气细颗粒物的分布数据，包括：利用预先训练完成的回归反演模型对所述目标实测数据、所述目标城市环境因子以及所述表观反射率进行分析，得到所述预设区域的所述大气细颗粒物的分布数据。在一种可选的实现方式中，在所述分别获取各个所述缓冲区的目标城市环境因子之后，包括：基于所述待测时长的气象因子和目标位置偏差，分别确定在所述待测时长内的目标固定效应值和目标随机效应值，所述目标位置偏差为各个所述缓冲区的预设待测站点与各自对应的卫星像元之间的位置偏差；对应地，所述利用预先训练完成的基础反演模型对所述目标实测数据、所述城市环境因子、所述表观反射率数据以及所述卫星角度数据进行分析，得到所述预设区域的所述大气细颗粒物的分布数据，包括：利用预先训练完成的混合效应模型对所述目标实测数据、所述目标城市环境因子、所述表观反射率、所述目标固定效应值以及所述目标随机效应值进行分析，得到所述预设区域的所述大气细颗粒物的分布数据。在一种可选的实现方式中，所述目标随机效应值包括第一随机效应值、第二随机效应值和第三随机效应值，所述目标固定效应值包括第一固定效应值和第二固定效应值；所述基于所述待测时长的气象因子和目标位置偏差，分别确定在所述待测时长内的目标固定效应值和目标随机效应值，包括：基于所述待测时长对应的气象因子，确定所述目标城市环境因子的第一固定效应值和第一随机效应值，以及所述表观反射率数据的第二固定效应值和第二随机效应值；基于各个所述缓冲区的预设待测站点与所述目标位置偏差，确定由所述位置偏差产生的第三随机效应值。在一种可选的实现方式中，所述基础反演模型为所述目标实测数据与所述城市环境因子、所述表观反射率数据以及所述卫星角度数据之间的第一相关函数；在所述基础反演模型的训练过程中，对所述第一相关函数的所有第一相关系数进行迭代优化，若所有所述第一相关系数均大于或等于预设的第一相关阈值，则停止训练所述基础反演模型。在一种可选的实现方式中，所述回归反演模型为所述目标实测数据与所述目标城市环境因子以及所述表观反射率之间的第二相关函数；在所述回归反演模型的训练过程中，对所述第二相关函数的所有第二相关系数进行迭代优化，若所有所述第二相关系数均大于或等于预设的第二相关阈值时，则停止训练所述回归反演模型。在一种可选的实现方式中，所述混合效应模型为所述目标实测数据的均值与所述目标城市环境因子、所述表观反射率、所述目标固定效应值以及所述目标随机效应值之间的第三相关函数；在所述混合效应模型的训练过程中，对所述第三相关函数的所有第三相关系数进行迭代优化，若所有所述第三相关系数均大于或等于预设的第三相关阈值时，则停止训练所述混合效应模型。本申请实施例第二方面提供一种道路层面细颗粒物反演装置，包括：获取模块，用于获取待测时长内的目标实测数据以及城市环境因子，所述目标实测数据为预设区域的大气细颗粒物的实测数据；第一确定模块，用于基于卫星影像数据确定所述预设区域的表观反射率数据以及卫星角度数据；分析模块，用于利用预先训练的基础反演模型对所述目标实测数据、所述城市环境因子、所述表观反射率数据以及所述卫星角度数据进行分析，得到所述预设区域的大气细颗粒物的目标分布数据；叠加模块，用于将所述目标分布数据与所述预设区域的路网栅格数据进行叠加，得到所述预设区域的道路层面细颗粒物分布影像。在一种可选的实现方式中，所述获取模块，包括：第一获取单元，用于获取待测时长内的目标实测数据；选择单元，用于从所述预设区域选择至少两个不同大小的缓冲区；第二获取单元，分别获取各个所述缓冲区的目标城市环境因子；对应地，所述分析模块具体用于：利用预先训练完成的回归反演模型对所述目标实测数据、所述目标城市环境因子以及所述表观反射率进行分析，得到所述预设区域的所述大气细颗粒物的分布数据。在一种可选的实现方式中，还包括：第二确定模块，用于基于所述待测时长的气象因子和目标位置偏差，分别确定在所述待测时长内的目标固定效应值和目标随机效应值，所述目标位置偏差为各个所述缓冲区的预设待测站点与各自对应的卫星像元之间的位置偏差；对应地，所述分析模块具体用于：利用预先训练完成的混合效应模型对所述目标实测数据、所述目标城市环境因子、所述表观反射率、所述目标固定效应值以及所述目标随机效应值进行分析，得到所述预设区域的所述大气细颗粒物的分布数据。在一种可选的实现方式中，所述目标随机效应值包括第一随机效应值、第二随机效应值和第三随机效应值，所述目标固定效应值包括第一固定效应值和第二固定效应值；所述第二确定模块，包括：第一确定单元，用于基于所述待测时长对应的气象因子，确定所述目标城市环境因子的第一固定效应值和第一随机效应值，以及所述表观反射率数据的第二固定效应值和第二随机效应值；第二确定单元，用于基于各个所述缓冲区的预设待测站点与所述目标位置偏差，确定由所述位置偏差产生的第三随机效应值。在一种可选的实现方式中，所述基础反演模型为所述目标实测数据与所述城市环境因子、所述表观反射率数据以及所述卫星角度数据之间的第一相关函数；在所述基础反演模型的训练过程中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种道路层面细颗粒物反演方法，其特征在于，包括：/n获取待测时长内的目标实测数据以及城市环境因子，所述目标实测数据为预设区域的大气细颗粒物的实测数据；/n基于卫星影像数据确定所述预设区域的表观反射率数据以及卫星角度数据；/n利用预先训练的基础反演模型对所述目标实测数据、所述城市环境因子、所述表观反射率数据以及所述卫星角度数据进行分析，得到所述预设区域的大气细颗粒物的目标分布数据；/n将所述目标分布数据与所述预设区域的路网栅格数据进行叠加，得到所述预设区域的道路层面细颗粒物分布影像。/n

【技术特征摘要】
1.一种道路层面细颗粒物反演方法，其特征在于，包括：
获取待测时长内的目标实测数据以及城市环境因子，所述目标实测数据为预设区域的大气细颗粒物的实测数据；
基于卫星影像数据确定所述预设区域的表观反射率数据以及卫星角度数据；
利用预先训练的基础反演模型对所述目标实测数据、所述城市环境因子、所述表观反射率数据以及所述卫星角度数据进行分析，得到所述预设区域的大气细颗粒物的目标分布数据；
将所述目标分布数据与所述预设区域的路网栅格数据进行叠加，得到所述预设区域的道路层面细颗粒物分布影像。


2.如权利要求1所述的道路层面细颗粒物反演方法，其特征在于，所述获取待测时长内的目标实测数据以及城市环境因子，包括：
获取待测时长内的目标实测数据；
从所述预设区域选择至少两个不同大小的缓冲区；
分别获取各个所述缓冲区的目标城市环境因子；
对应地，所述利用预先训练的基础反演模型对所述目标实测数据、所述城市环境因子、所述表观反射率数据以及所述卫星角度数据进行分析，得到所述预设区域的所述大气细颗粒物的分布数据，包括：
利用预先训练完成的回归反演模型对所述目标实测数据、所述目标城市环境因子以及所述表观反射率进行分析，得到所述预设区域的所述大气细颗粒物的分布数据。


3.如权利要求2所述的道路层面细颗粒物反演方法，其特征在于，在所述分别获取各个所述缓冲区的目标城市环境因子之后，还包括：
基于所述待测时长的气象因子和目标位置偏差，分别确定在所述待测时长内的目标固定效应值和目标随机效应值，所述目标位置偏差为各个所述缓冲区的预设待测站点与各自对应的卫星像元之间的位置偏差；
对应地，所述利用预先训练完成的基础反演模型对所述目标实测数据、所述城市环境因子、所述表观反射率数据以及所述卫星角度数据进行分析，得到所述预设区域的所述大气细颗粒物的分布数据，包括：
利用预先训练完成的混合效应模型对所述目标实测数据、所述目标城市环境因子、所述表观反射率、所述目标固定效应值以及所述目标随机效应值进行分析，得到所述预设区域的所述大气细颗粒物的分布数据。


4.如权利要求3所述的道路层面细颗粒物反演方法，其特征在于，所述目标随机效应值包括第一随机效应值、第二随机效应值和第三随机效应值，所述目标固定效应值包括第一固定效应值和第二固定效应值；
所述基于所述待测时长的气象因子和目标位置偏差，分别确定在所述待测时长内的目标固定效应值和目标随机效应值，包括：
基于所述待测时长对应的气象因子，确定所述目标城市环境因子的第一固定效应值和第一随机效应值，以及所述表观反射率数...

【专利技术属性】
技术研发人员：史文中，童成卓，史志成，
申请(专利权)人：香港理工大学深圳研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44