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传统PM_(2.5)预测方法获取污染物浓度数据需要大型精密仪器,成本较高.本文尝试利用图像数据进行PM_(2.5)浓度预测.大气PM_(2.5)浓度的变化与图像的暗通道强度、对比度和HSI(Hue-saturation-intensity)颜色差异有密切联系.大气中PM_(2.5)浓度的升高会导致非天空区域的暗通道强度值下降,图像对比度下降和HSI空间颜色差异变小.通过分析PM_(2.5)浓度与图像特征的关系,提出了一种基于图像混合核的列生成空气质量PM_(2.5)预测模型.首先,以1 h为采样周期,每日8:00～17:00为采样范围,采集多种天气条件下的景物图像,提取图像的对比度、暗通道强度...
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工程科学学报
Year： 2020
Issue： 07
Volume： 42
Page： 922-929
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