HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
Lọc theo danh mục
liên kết website
Lượt truy cập
Lượt truy cập :
20,724,056
- Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam
87
Viễn thám
BB
Vũ Ngọc Phan, Phạm Minh Hải(1)
Nghiên cứu ứng dụng kết hợp công nghệ viễn thám và thuật toán học máy Multiple Linear Regression trong thành lập bản đồ phát thải bụi mịn PM2.5
Application of remote sensing and Multiple Linear Regression AI algorithm in mapping PM2,5
Khoa học Đo đạc và Bản đồ
2023
57
39-46
2734-9292
Ô nhiễm môi trường không khí gây ra rất nhiều hậu quả cho con người. Chúng là tác nhân gây nên cái chết cho hàng triệu người mỗi năm. Theo WHO, ô nhiễm môi trường không khí gây ra 7 triệu ca tử vong mỗi năm, trong đó Châu Á - Thái Bình Dương chiếm khoảng 4 triệu ca. Trong đó, ô nhiễm bụi mịn PM2.5 chính là thủ phạm gây ra nhiều ca tử vong nhất. Mục tiêu bài báo này là phát triển giải pháp thành lập bản đồ phát thải bụi mịn PM2.5 ứng dụng kết hợp công nghệ viễn thám và thuật toán học máy Multiple Linear Regression. PM2.5 là những hạt bụi li ti có trong không khí kích thước đường kính nhỏ hơn hoặc bằng 2.5 µm. Loại bụi này hình thành từ các chất như Carbon monoxide (CO), Sunphua điôxit (SO2), Nitơ điôxit (NO2) và các hợp chất kim loại khác, lơ lửng trong không khí. Việc tính toán PM2.5 trong mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc PM2.5 và các biến độc lập CO, SO2, NO2… (biến dự đoán) dựa trên thuật toán học máy Multiple Linear Regression có cơ sở khoa học và thực tiễn cao. Kết quả thực hiện của nghiên cứu này cung cấp giải pháp thành lập bản đồ phát thải bụi mịn PM2.5 mang tính tự động hóa cao dựa vào số liệu viễn thám và các thông số quan trắc không khí mặt đất.
Air pollution causes many problems for humans around the world. According to the WHO, air pollution causes 7 million deaths annually, of which Asia-Pacific accounts for about 4 million. In particular, fine dust pollution PM2.5is the culprit causing the most deaths. The research objective is to develop a solution to establish a PM2.5map using remote sensing and a Multiple Linear Regression AI algorithm. PM2.5are tiny dust particles in the air with a diameter of less than or equal to 2.5 μm. This type of dust is formed f-rom substances such as Carbon monoxide (CO), Sulfur dioxide (SO2), Nitrogen dioxide (NO2) and other metal compounds suspended inthe air. The calculation of PM2.5in the linear relationship between the dependent variable PM2.5and the independent variables CO, SO2, NO2... (predictor variable) is based on the Multiple Linear Regression machine learning algorithm with a highly scientific and practical mean. The results of this study provide a solution to cre-ate an automated PM2.5fine dust map based on remote sensing data and ground air monitoring parameters
TTKHCNQG, CVv 362
Xem toàn văn