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AI驱动算法增强了空气污染的卫星监测
由中国科学院航空信息研究所（AIR）的Shi Chong教授与日本科学家合作，在基于卫星的空气质量监测方面取得了重大进步。 科学家揭开了一种新的食物来源，旨在无限期地维持蜜蜂菌落，而无需天然花粉。
来源:英国物理学家网首页由中国科学院航空信息研究所（AIR）的Shi Chong教授与日本科学家合作，在基于卫星的空气质量监测方面取得了重大进步。 他们开发了Airtrans，这是一种创新的算法，可大大提高从多光谱卫星观测值中检索关键气溶胶特性的准确性和效率。该研究发表在《环境遥感》杂志上。 已发布 环境的遥感 气溶胶 - 悬浮在大气中的细小颗粒 - 在空气污染，人类健康和气候变化中扮演至关重要的作用。研究气溶胶的两个重要指标是气溶胶光学厚度（AOT），它测量了空气中颗粒的浓度，而细模式分数（FMF），这表明小颗粒的比例，例如车辆发射或工业过程。 微小粒子 人类健康 传统的卫星检索算法依赖于预先计算的查找表，通常仅利用两个或三个频谱通道。此限制降低了结果的细节和准确性。尽管完整物理学最佳估计方法通过利用其他光谱信息提供了更精确的精度，但对于实时应用而言，它们通常太慢了，并且可能与复杂的气溶胶类型斗争。 然后，使用基于地面的测量值对此模型进行微调，以增强其对各种现实世界情景的准确性和适应性。此外，Airtrans占表面反射率和背景AOT的小时变化，从而进一步提高了其精度。 实时 沙尘暴 气溶胶 气候变化
由中国科学院航空信息研究所（AIR）的Shi Chong教授与日本科学家合作，在基于卫星的空气质量监测方面取得了重大进步。
他们开发了Airtrans，这是一种创新的算法，可大大提高从多光谱卫星观测值中检索关键气溶胶特性的准确性和效率。该研究发表在《环境遥感》杂志上。 已发布环境的遥感
气溶胶 - 悬浮在大气中的细小颗粒 - 在空气污染，人类健康和气候变化中扮演至关重要的作用。研究气溶胶的两个重要指标是气溶胶光学厚度（AOT），它测量了空气中颗粒的浓度，而细模式分数（FMF），这表明小颗粒的比例，例如车辆发射或工业过程。 微小粒子人类健康
传统的卫星检索算法依赖于预先计算的查找表，通常仅利用两个或三个频谱通道。此限制降低了结果的细节和准确性。尽管完整物理学最佳估计方法通过利用其他光谱信息提供了更精确的精度，但对于实时应用而言，它们通常太慢了，并且可能与复杂的气溶胶类型斗争。
然后，使用基于地面的测量值对此模型进行微调，以增强其对各种现实世界情景的准确性和适应性。此外，Airtrans占表面反射率和背景AOT的小时变化，从而进一步提高了其精度。 实时 沙尘暴 气溶胶气候变化