基于高分辨率卫星影像与机器学习算法的地面PM2.5浓度预测及实地验证研究

来自巴基斯坦的研究人员通过结合深度学习与机器学习模型，利用卫星影像预测地面PM2.5浓度（单位：μg/m3）。采用改进版VGG16卷积神经网络(CNN)提取卫星影像特征，结合温湿度等气象数据，通过随机森林回归模型实现预测。在伊斯兰堡和拉瓦尔品第30个站点的验证中，模型表现优异（MAE=11.27μg/m3，RMSE=16.07μg/m3，Pearson=0.85），为区域空气质量监测提供新方法。

　　

这项创新研究构建了一个智能预测系统，将高分辨率卫星影像与地面气象数据巧妙融合，用于精准捕捉空气中细微颗粒物（PM_2.5）的动态分布。研究团队对经典VGG16卷积神经网络(CNN)进行针对性改良，使其能高效提取卫星影像中的环境特征。这些视觉特征与温度、相对湿度等气象参数，以及年月日等时序变量共同构成多维数据集，最终通过随机森林回归模型实现浓度预测。

在巴基斯坦伊斯兰堡和拉瓦尔品第的实地验证中，该模型展现出令人惊喜的预测能力：在混合30个监测站点的测试中，其预测值与实际PM_2.5浓度（单位：μg/m³）的Pearson相关系数高达0.85，平均绝对误差(MAE)控制在11.27μg/m³。特别值得注意的是，针对道路站点和居民区分别建模时，模型依然保持稳定性能（RMSE=16.08μg/m³），这为发展区域定制化空气质量预警系统提供了重要技术支撑。

这项研究的亮点在于首次实现了卫星遥感数据与地面监测的有机衔接，通过深度学习特征提取与集成学习预测的协同作用，为突破传统环境监测的空间限制提供了创新解决方案。研究结果不仅证实了机器学习在环境健康领域的应用潜力，更暗示了通过站点特异性优化进一步提升模型精度的可能性。