KNOXVILLE, TN, 21 décembre 2024 /24-7PressRelease/ -- Une étude récente présente une technique d’apprentissage automatique basée sur un modèle de transfert radiatif pour récupérer le monoxyde de carbone à partir du premier sondeur infrarouge interférométrique hyperspectral géostationnaire (GIIRS) à bord du satellite Fengyun-4B (FY-4B), fournissant des informations complémentaires sur la qualité de l'air et le transport des polluants en Asie de l'Est.

Le FY-4B/GIIRS scanne l'Asie de l'Est toutes les deux heures pendant le jour et la nuit. Sa radiation mesurée contient des informations sur la température atmosphérique, l'humidité et une variété de gaz traces réactifs. Les données massives provenant d'une large région de détection et le temps de balayage intensif posent un défi pour la récupération en temps réel de ces paramètres atmosphériques. L'étude publiée (DOI : 10.34133/remotesensing.0289) le 1er novembre 2024, dans le Journal de la Télédétection, prend le monoxyde de carbone, un gaz trace réactif absorbant fortement, comme exemple pour explorer la fiabilité de la récupération en utilisant une méthode d'apprentissage automatique efficace par rapport à la méthode physique traditionnelle.

L'idée centrale de cette approche d'apprentissage automatique est de convertir rapidement les caractéristiques spectrales du CO extraites des mesures GIIRS en colonnes à travers un modèle entraîné et d'estimer simultanément l'incertitude basée sur la théorie de la propagation des erreurs. Le modèle est entraîné dans des simulations de transfert radiatif spatialement et temporellement représentatives. Les comparaisons avec les résultats de récupération des méthodes physiques traditionnelles et des observations au sol révèlent une distribution spatiale cohérente et une variation temporelle à travers ces différents ensembles de données.

Le Dr. Dasa Gu, un chercheur principal sur le projet, a déclaré que "nos résultats confirment que les méthodes d'apprentissage automatique ont le potentiel de fournir des produits CO fiables sans le processus itératif intensif en calcul requis par les méthodes de récupération traditionnelles. Cependant, caractériser la sensibilité de l'instrument des résultats de récupération par apprentissage automatique est un problème qui doit être abordé avant la récupération opérationnelle."

Références

DOI
10.34133/remotesensing.0289

URL de la source originale
https://doi.org/10.34133/remotesensing.0289

Informations de financement
Le travail est soutenu par le Conseil des subventions de recherche de Hong Kong (26304921, 16306224) et le Fonds pour l'environnement et la conservation de Hong Kong (78-2019, 13-2022). C.Z. et M.Z. sont soutenus par le Programme de recherche stratégique de l'Académie chinoise des sciences (subvention XDB41000000) et les fonds de recherche de l'USTC de l'Initiative Double Première Classe.

À propos du Journal de la Télédétection
Le Journal de la Télédétection, un journal Open Access uniquement en ligne publié en association avec AIR-CAS, promeut la théorie, la science et la technologie de la télédétection, ainsi que la recherche interdisciplinaire dans les sciences de la terre et de l'information.

Contact
Duoduo Li, Journal de la Télédétection, liduoduo@aircas.ac.cn

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