基于遥感技术的贵州省PM10浓度年际变化监测与分析研究

摘要：

文章选取MODIS数据，利用暗像元算法反演得到气溶胶光学厚度，利用BP神经网络算法通过网络训练和验证，得出PM10浓度遥感监测模型。利用该模型反演得到贵州省2014年3、7、10、12四个典型月份的PM10浓度值。结果表明模型训练和验证PM10浓度模拟值与实测值相关性系数（r）分别为0.76和0.62，利用此模型监测贵州省PM10近地面浓度是可行的；贵州省夏、秋季PM10浓度较低，春、冬季PM10浓度较高；贵州省的PM10浓度整体较低，空气质量较好。

关键词：BP神经网络、遥感、气溶胶光学厚度、PM10

分类号：X87(环境遥感)

资助基金：贵州省重大科技专项《“数字环保”关键技术研究及应用示范》项目黔科合重大专项字[2012]6007

在线出版日期：2015-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：114-118