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基于高分辨率卫星图像和深度学习的区域尺度大气氨点源检测技术( Atmospheric ammonia point source detection technique at regional scale using high resolution satellite imagery and deep learning )
LAB Ming TC B XLA B SS B ZAB Xin GB Hong WB Yu
氨(NH3)是大气气溶胶的前体物。缺乏实时更新和高空间分辨率的大气NH3点源信息是大气污染研究中的关键问题之一。卫星NH3观测数据为NH3点源探测提供了新途径。然而，现有的NH3浓度卫星数据的空间分辨率仍不足以高精度地提取区域尺度上的NH3点源。本文在传统过采样方法提高NH3卫星数据空间分辨率的基础上,利用具有NH3点源几何形态特征的高分辨率卫星影像数据,在深度学习技术的作用下,对区域尺度上的NH3点源进行检测。并发提取区域尺度的高精度NH3点源位置和类别信息，解决了目前单个卫星NH3浓度热点无法检测多个点源的问题。在对先验知识进行分析后，对工业来源进行了进一步细分。本文所采用的大气氨点源检测技术是在NH3排放源数量和种类丰富的东北地区进行的。检测结果较传统过采样法显著增加了东北地区检测到的NH3潜在点源数量。基于深度学习的技术将NH3浓度遥感产品与高分辨率卫星影像数据相结合，有效检测区域尺度NH3点源的空间分布和类型，为NH3排放调控提供有力的技术支撑。
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