Abstract-Air kvalitet information blir alltmer ett folkhälsoproblem, eftersom vissa av aerosolpartiklarna utgör skadliga effekter för människors hälsa. Ett allmänt tillgängligt mått på aerosolmängd är det optiska aerosoldjupet (AOD). AOD är den integrerade ljusutrotningskoefficienten över en vertikal atmosfärisk kolonn med enhetssektion, som representerar i vilken utsträckning aerosolerna i den vertikala profilen förhindrar att ljuset överförs genom absorption eller spridning. Jämförelsen mellan AOD mätt från det markbaserade Aerosol Robotic Network (AERONET)-systemet och de satellitbaserade MODIS-instrumenten vid 550 nm visar att det finns en skevhet mellan de två dataprodukterna. Vi gjorde en omfattande sökning på möjliga faktorer som kan bidra till den inter-instrumentala biasen mellan MODIS-Aqua landdataset och AERONET. Analysen använde flera uppmätta variabler, inklusive MODIS AOD, som ingång för att träna ett neuralt nätverk i regressionsläge för att förutsäga AERONET AOD-värdena. Detta gjorde det inte bara möjligt för oss att få en uppskattning, utan också för oss att dra slutsatsen de optimala uppsättningar variabler som spelade en viktig roll i förutsägelsen. Dessutom tillämpade vi maskininlärning för att härleda den globala överflödet av marknivå PM2.5 från AOD-data och andra tillhörande satellit- och meteorologiska produkter. Denna forskning är en del av vårt mål att ge information om luftkvaliteten, vilket också kan vara användbart för globala epidemiologiska studier.
I arbetet med REF undersöks integreringen av MODIS AOD som ingång till ett artificiellt neuralt nätverk (ANN) till mer exakt prognos AOD.
Estimation and bias correction of aerosol abundance using data-driven machine learning and remote sensing
{'venue': '2012 Conference on Intelligent Data Understanding', 'journal': '2012 Conference on Intelligent Data Understanding', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}