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申请/专利权人：智星汇海(广东)数字科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于遥感数据的区域大气甲烷本底值预测方法及系统，涉及空气质量预报技术领域，包括获取高光谱图像，进行平均反射率计算获取图像数据，将图像数据输入甲烷浓度表征模型，获取甲烷浓度数据；通过甲烷浓度数据得到甲烷浓度变化情况，结合目标区域建立目标浓度数据库；根据甲烷浓度变化情况的不同维度建立甲烷浓度分类的计算模型，根据参数调整模型对各计算模型的权重进行调整，得到各计算模型的目标权重值；根据计算模型及其对应的目标权重值建立综合浓度预测模型；通过综合浓度预测模型得到预测浓度数据。本发明考虑了人们生活对于大气甲烷浓度的影响，使得对大气甲烷本底值的预测更加精确。
主权项：1.一种基于遥感数据的区域大气甲烷本底值预测方法，其特征在于，包括：获取遥感数据中的高光谱图像，对所述高光谱图像进行平均反射率计算，进而得到高光谱图像数据；将所述高光谱图像数据输入预设的甲烷浓度表征模型，获取每个像元的甲烷浓度数据；将所述高光谱图像进行区域分割，获取目标区域对应的区域甲烷浓度数据，依据所述区域甲烷浓度数据，分别获取不同维度下的甲烷浓度变化情况；根据所述甲烷浓度变化情况结合所述目标区域建立目标浓度数据库；根据甲烷浓度变化情况的不同维度建立甲烷浓度分类的计算模型，并分别设定初始权重值，同时建立参数调整模型，以所述目标浓度数据库的数据为基础分别得到不同维度下的计算结果及参数调整的预测结果，所述参数调整模型根据所述预测结果和计算结果重新分配所述初始权重值，直到所述参数调整模型收敛时，得到不同维度甲烷浓度的计算模型的目标权重值；根据所述不同维度甲烷浓度的计算模型及其对应的目标权重值建立综合浓度预测模型；获取实时预测任务，输入至所述综合浓度预测模型得到对应预测任务的甲烷浓度变化情况，根据所述对应预测任务的甲烷浓度变化情况得到预测浓度数据。
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