[发明专利]一种基于多元数据的二氧化碳浓度遥感监测方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于多元数据的二氧化碳浓度遥感监测方法及装置，涉及数据监测技术领域，主要目的在于实现提升COsubgt;2/subgt;浓度反演结果的稳定性和空间分辨率。本发明主要的技术方案为：获取预设时间段的所述研究区及邻接地区的PM2.5浓度数据、气象因子统计数据和长时间序列COsubgt;2/subgt;浓度数据；根据PMsubgt;2.5/subgt;浓度数据、气象因子统计数据和长时间序列COsubgt;2/subgt;浓度数据通过多元线性回归方法，获得COsubgt;2/subgt;浓度多元线性回归模型；获取目标时间段的所述研究区预设级PMsubgt;2.5/subgt;浓度空间分布数据和预处理气象因子空间连续数据；根据预设级PMsubgt;2.5/subgt;浓度空间分布数据和所述预处理气象因子空间连续数据通过所述COsubgt;2/subgt;浓度的多元线性回归模型计算出所述研究区COsubgt;2/subgt;浓度反演数据。本发明用于COsubgt;2/subgt;浓度监测。

技术领域

本发明涉及数据监测技术领域，尤其涉及一种基于多元数据的二氧化碳浓度遥感监测方法及装置。

背景技术

在全球高度重视生态环境保护、建立可持续发展的绿色生态环境的大背景下，作为导致环境污染的最主要温室气体之一，二氧化碳(CO₂)的排放情况近几十年以来同样受到全球各国的高度重视。CO₂浓度的变化，可作为人为以及自然活动对区域碳排放影响强度的直接指标，通过监测CO₂浓度空间分布现状和变化，可有效掌握碳排放主要情况。

当前，CO₂的浓度监测方法主要以基于天、空、地平台的监测为主，其中，天基平台监测是基于卫星遥感技术的CO₂浓度监测方法，该方法具备在不接触目标物体的情况下探测物体反射、吸收或散射的电磁波信号的特点，可将CO₂浓度目标参数与电磁信号用一个函数表示，通过反演过程可以找到理想的CO₂浓度目标参数。目前，较为常用的反演方法为物理模型反演法及统计模型反演法，其中，物理模型方法的核心是求解大气辐射传输方程，将反演问题变成求解非线性代数方程的问题；统计模型反演法是使用大气地表参数与碳卫星传感器CO₂浓度观测波段光谱值进行统计回归分析计算回归系数，建立统计回归模型。

但是，物理模型反演法和统计模型反演法计算得到的CO₂产品空间分辨率一般在百公里级别，对于地区尺度的二氧化碳浓度反演，分辨率还相对较低，CO₂产品无法与地区级的二氧化碳浓度监测的需求相匹配。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种基于多元数据的二氧化碳浓度遥感监测方法及装置，主要目的是为了实现提升CO₂浓度反演结果的空间分辨率，可以完成十米级CO₂浓度空间分布反演，用以匹配地区级的二氧化碳浓度监测的需求。

为解决上述技术问题，本发明提出以下方案：

第一方面，本发明提供一种基于多元数据的二氧化碳浓度遥感监测方法，所述方法应用于二氧化碳浓度遥感监测系统，所述方法包括：

获取预设时间段的所述研究区及邻接地区的PM2.5浓度数据、气象因子统计数据和长时间序列CO₂浓度数据；

根据所述PM_2.5浓度数据、所述气象因子统计数据和所述长时间序列 CO₂浓度数据通过多元线性回归方法，获得CO₂浓度多元线性回归模型；

获取目标时间段的所述研究区预设级PM_2.5浓度空间分布数据和预处理气象因子空间连续数据；