基于多源大数据的长三角城市群AQI遥感估算

长三角城市群的大气污染情况备受关注，本研究基于哨兵五号(Sentinel-5P)卫星遥感数据、地面大气污染国控点监测数据、气象数据、道路交通图层等多源大数据，首先定量获取研究区O₃、CO、NO₂、SO₂等要素的污染情况，并基于XGBoost机器学习模型定量估算研究区的大气颗粒物浓度，最后基于所有大气污染要素选择模型综合评判研究区空气质量指数(AQI)。本研究建立的大气污染各要素的遥感估算方法及AQI的综合评判方法可为区域大气污染的评定提供方法上的支持，并服务于大气污染综合治理、人民生产生活指引及健康防护等诸多方面。