基于远程传感的甲 (CH₄) 和臭氧 (O₃) 度变化与农业增长的分析:多变量支向量方法

科学领域:

• 大气化学和遥感.
• 环境科学和农业监测.

背景情况:

• 甲 (CH4) 和臭氧 (O3) 有已知的自然和人为来源,但植被的作用是研究不足的.
• 现有的研究往往忽视了植物作为大气CH4和O3的主要排放者.

研究的目的:

• 调查植被作为大气中甲 (CH4) 和臭氧 (O3) 排放的重要来源.
• 整合多传感器遥感数据,对气体分散和植被生长进行全面分析.

主要方法:

• 利用 Sentinel-5P 数据与热和多光谱卫星数据一起用于植被参数.
• 采用多传感器数据集成方法来确保传感器的互操作性.
• 应用了一个支持向量回归器 (SVR) 模型与辐射基函数 (RBF) 内核来分析气态度.

主要成果:

• 在正常化差异植被指数 (NDVI) 和热层CH4 (R2=0.732) 和O3 (R2=0.668) 之间发现了高相关性.
• 使用RBF内核的SVR模型实现了0.646 (训练) 和0.557 (测试) 的R2值,用于估计CH4和O3度.
• 确定农业环境作为大气O3和CH4的潜在来源.

结论:

• 植被,特别是农业环境中的植被,是大气甲和臭氧的关键,但经常被忽视的来源.
• 多传感器遥感数据集成对于准确的大气气体度分析至关重要.
• 这项研究开创了农业地区作为大气CH4和O3.0的重要贡献者的识别.