基于分布式感知深度神经网络的高分辨率PM2.5值估算

刘基伟, 闵素芹, 金梦迪

High resolution PM2.5 estimation based on the distributed perception deep neural network model

LIU Jiwei, MIN Suqin, JIN Mengdi

表3 多视图与单视图的插补广度比较(%)

Tab. 3 The degrees of interpolation completion of multi-view and single-view interpolation (%)

插补方法 插补前 多视图 时间视图 空间视图 局部视图 全局视图 AOD缺失 71.7 0.0 0.4 1.5 2.8 0.0 AODs平均缺失 66.3 0.0 2.9 21.6 42.1 0.0 NDVI缺失 58.6 1.0 24.3 52.2 55.5 34.4 气象数据平均缺失 48.3 22.7 27.3 29.2 37.5 29.4 PM2.5缺失 15.9 0.5 10.5 3.8 15.5 10.5 平均结果 52.1 4.84 13.1 21.7 30.7 14.9