基于GF-1遥感图像和ResNet50网络的PM2.5浓度预测研究

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摘 要：基于GF-1卫星图像、结合Merra-2气象数据作为辅助预测变量，构建了长三角地区基于ResNet50网络的PM2.5预测模型。其中气象参数可以为模型提供较为准确的PM2.5浓度基准，而GF-1图像能帮助模型更合理准确地预测PM2.5浓度的空间变化。利用十折交叉验证和测试集验证对模型进行检验，结果显示：模型的皮尔森相关系数R为0.948，预测PM2.5的RMSE为6.6 μg/m3。（剩余8548字）

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