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龙图腾网获悉三明学院申请的专利基于机器学习的区域NO2空间分布计算方法、装置及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115640848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211155716.X，技术领域涉及：G06N5/01；该发明授权基于机器学习的区域NO2空间分布计算方法、装置及设备是由池毓锋设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的区域NO2空间分布计算方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的区域NO2空间分布计算方法、装置及设备，方法包括：采集遥感数据集和辅助数据；所述遥感数据集包括AOD数据集、NO2柱浓度和相关数据；所述辅助数据包括一年中的某一天doy的特性、每个像素的位置ID以及覆盖研究区域的UTM坐标系统的1公里分辨率网格；对所述遥感数据集和辅助数据进行预处理；将所有像素的位置标记为独立的ID，通过随机算法将所有ID打乱，并将随机ID引入随机森林回归方法；使用随机森林回归方法训练和预测NO2浓度的空间分布。与现有的RF模型相比，本实施例在性能和显示效果中均有明显提升。

本发明授权基于机器学习的区域NO2空间分布计算方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的区域NO2空间分布计算方法，其特征在于，包括： 采集遥感数据集和辅助数据；所述遥感数据集包括AOD数据集、NO2柱浓度和相关数据；所述辅助数据包括一年中的某一天doy的特性、每个像素的位置ID以及覆盖研究区域的UTM坐标系统的1公里分辨率网格；所述相关数据包括归一化植被指数、地形、人口分布、道路和土地利用； 对所述遥感数据集和辅助数据进行预处理；其中，包括：对多源的AOD数据集通过辅助数据中UTM坐标系统的的1公里分辨率网格转换为1kmd时空分辨率；通过SRTM计算生成高程ELE和坡度SL，将ELE、SL、土地利用、道路数据、470nmMAIACAOD、NDVI、人口、470nmAHIAOD和OMINO2柱浓度叠加在UTM坐标系统的1公里分辨率网格上并转载；根据数据像素值的加权平均和1公里分辨率网格上的像素的覆盖面积比计算重建过程；填充时间分辨率超过一天的数据；使用协同克里金法对气象参数进行插值，协变量为ELE，输出为UTM1kmd时空分辨率；采用两步骤方法填补470nmMAIACAOD和NO2柱浓度的缺失数据； 将所有像素的位置标记为独立的ID，通过随机算法将所有ID打乱，并将随机ID引入随机森林回归方法； 使用随机森林回归方法训练和预测NO2浓度的空间分布；其中，具体包括： 将位置参数随机化，通过随机算法打乱位置ID的值，分配给每个像素点；通过0-1归一化算法对位置参数和随机位置ID进行归一化；使用随机森林回归方法训练和预测NO2浓度的空间分布： 其中的数量与UTM的1公里分辨率网格数量相等；和分别代表随机和归一化算法；代表随机森林模型；代表预测的NO2数值;代表ID像元的数值；分别代表NO2柱浓度，470nmMAIACAOD，随机ID，海拔，坡度，NDVI，道路长度，土地利用和doy。

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