【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种高分辨大气气溶胶反演方法、装置、系统及介质，属于遥感信息。
技术介绍
1、大气气溶胶是指空气动力学直径小于 100 μm的固态或液态或固液混合的颗粒物。气溶胶通过散射和吸收辐射，作用于全球气候系统，在地球的能量收支中起着至关重要的作用。它们还作为云的凝结核，作用于云的形成和降水。自工业革命以来，人为气溶胶迅速增加，其中化石燃料排放占大部分。这些气溶胶对人体健康有害，并引起呼吸道、心血管和过敏疾病。因此，为了制定适当的气溶胶减缓战略，清晰了解它们的分布是至关重要的，特别是在更精细的空间尺度上。
2、目前在气溶胶反演方面，主流的研究方法都是基于lut，需要根据6s模型预构建地表反射率库和查找表，这种方法存在参数众多、模型复杂、效率较低等问题。基于深度学习直接进行气溶胶反演的较少，并且现有的基于深度学习的气溶胶反演主要针对的是低分辨率的，基于高分辨的深度学习气溶胶反演存在较大空白，不能很好地满足精细化的空气质量和大气污染监测需要。
技术实现思路
1、本专利技术的目的...
【技术保护点】
1.一种高分辨大气气溶胶反演方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的高分辨大气气溶胶反演方法，其特征在于，所述将待研究区域的卫星观测特征数据通过卷积神经网络进行特征提取，并提升特征维度具体包括：
3.根据权利要求1所述的高分辨大气气溶胶反演方法，其特征在于，所述深度学习气溶胶反演模型的训练方法包括：
4.根据权利要求3所述的高分辨大气气溶胶反演方法，其特征在于，所述历史卫星观测特征数据获取方法具体包括：
5.根据权利要求3所述的高分辨大气气溶胶反演方法，其特征在于，所述根据历史卫星观测特征数据和相应的参数波长的...
【技术特征摘要】
1.一种高分辨大气气溶胶反演方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的高分辨大气气溶胶反演方法，其特征在于，所述将待研究区域的卫星观测特征数据通过卷积神经网络进行特征提取，并提升特征维度具体包括：
3.根据权利要求1所述的高分辨大气气溶胶反演方法，其特征在于，所述深度学习气溶胶反演模型的训练方法包括：
4.根据权利要求3所述的高分辨大气气溶胶反演方法，其特征在于，所述历史卫星观测特征数据获取方法具体包括：
5.根据权利要求3所述的高分辨大气气溶胶反演方法，其特征在于，所述根据历史卫星观测特征数据和相应的参数波长的气溶胶光学厚...
【专利技术属性】
技术研发人员：涂兵，胡诚信，刘博，李军，方乐缘，贺燕，陈云云，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：
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