本發明涉及大氣污染監測，更具體地說，本發明涉及利用機器學習實現衛星遙感柱濃度反演vocs的方法。

背景技術：

1、揮發性有機化合物（vocs）是大氣污染的重要前體物，對形成臭氧和細顆粒物（pm2.5）起著關鍵作用，嚴重影響空氣質量和人體健康。準確監測和量化vocs的時空分布對于理解大氣化學過程、制定有效的污染控制策略至關重要。傳統的地面監測網絡雖然能提供精確的點位數據，但受限于空間覆蓋范圍和時間連續性。近年來，衛星遙感技術的快速發展為大尺度vocs監測提供了新的可能。

2、但是現有的衛星遙感vocs反演技術面臨著多方面的挑戰和局限。首先，傳統方法在處理多源異構數據時存在明顯不足，難以有效整合衛星遙感、地面監測、氣象觀測和模型模擬等多維度信息，導致反演結果未能充分利用各類數據的優勢。其次，現有技術對vocs組分之間復雜的非線性關系考慮不足，無法準確刻畫污染物之間的相互作用和轉化過程，影響了反演的準確性。再者，單一的反演模型難以同時兼顧vocs總量和主要組分的反演精度，制約了結果在不同尺度環境管理中的應用。此外，現有方法普遍缺乏對反演結果不確定性的定量分析和動態校正機制，降低了結果的可靠性和實用性。在實際應用中，這些問題導致了反演結果的時空分辨率不足，難以滿足精細化污染監測和管控的需求。例如，在復雜地形或快速城市化地區，現有技術往往無法準確捕捉污染物的局部分布特征和短時變化趨勢，影響了污染防控措施的針對性和有效性。同時，在區域傳輸和光化學污染嚴重的情況下，由于無法準確區分本地排放和外來貢獻，現有技術難以為跨區域聯防聯控提供可靠的決策支持。這些問題嚴重制約了衛星遙感在大氣污染監測和管理中的應用潛力。

3、鑒于此，本發明提出利用機器學習實現衛星遙感柱濃度反演vocs的方法以解決上述問題。

技術實現思路

1、為了克服現有技術的上述缺陷，為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：利用機器學習實現衛星遙感柱濃度反演vocs的方法，包括：

2、對衛星遙感柱濃度數據、地面vocs組分監測數據、相關污染物數據、氣象數據和模型模擬數據進行多源數據預處理，得到標準化多源特征數據集；

3、基于所述標準化多源特征數據集進行特征分層提取和跨模態關聯分析，得到多尺度特征關聯圖；

4、基于所述多尺度特征關聯圖進行動態特征嵌入和非線性關系建模，得到污染物組分特征空間；

5、基于所述污染物組分特征空間，構建多任務深度學習反演模型，并進行自適應權重優化，得到優化后的反演模型；

6、基于所述優化后的反演模型，對衛星遙感柱濃度數據進行時空插值和不確定性分析，得到高分辨率vocs組分反演圖；

7、基于所述高分辨率vocs組分反演圖和地面vocs組分監測數據進行多尺度驗證和動態校正，得到最終vocs組分反演結果。

8、優選的，所述對衛星遙感柱濃度數據、地面vocs組分監測數據、相關污染物數據、氣象數據和模型模擬數據進行多源數據預處理，得到標準化多源特征數據集，包括：

9、對所述衛星遙感柱濃度數據進行空間分辨率歸一化和缺失值填補，得到預處理的遙感數據矩陣；

10、對所述地面vocs組分監測數據和相關污染物數據進行時間序列對齊和異常值剔除，得到預處理的地面監測數據矩陣；

11、對所述氣象數據進行降尺度處理和時空插值，得到預處理的氣象數據矩陣；

12、對所述模型模擬數據進行網格重采樣和誤差校正，得到預處理的模型模擬數據矩陣；

13、對所述預處理的遙感數據矩陣、地面監測數據矩陣、氣象數據矩陣和模型模擬數據矩陣進行特征歸一化和批標準化處理，得到標準化多源特征數據集。

14、優選的，所述基于所述標準化多源特征數據集進行特征分層提取和跨模態關聯分析，得到多尺度特征關聯圖，包括：

15、對所述標準化多源特征數據集進行主成分分析，得到初級特征矩陣，并根據所述初級特征矩陣進行特征分層聚類，得到多尺度特征集；

16、對所述多尺度特征集進行模態分解，得到遙感模態特征子集、地面監測模態特征子集、氣象模態特征子集和模型模擬模態特征子集；

17、對所述遙感模態特征子集、地面監測模態特征子集、氣象模態特征子集和模型模擬模態特征子集進行互信息計算，得到跨模態特征關聯矩陣；

18、對所述跨模態特征關聯矩陣進行圖結構建模，得到初始特征關聯圖，并根據所述初始特征關聯圖進行邊權重優化，得到加權特征關聯圖；

19、對所述加權特征關聯圖進行社區檢測和層次聚類，得到多尺度特征關聯圖。

20、優選的，所述基于所述多尺度特征關聯圖進行動態特征嵌入和非線性關系建模，得到污染物組分特征空間，包括：

21、對所述多尺度特征關聯圖進行圖卷積處理，得到圖嵌入特征向量，并根據所述圖嵌入特征向量進行動態特征更新，得到動態嵌入特征矩陣；

22、對所述動態嵌入特征矩陣進行自注意力機制處理，得到加權特征矩陣，并根據所述加權特征矩陣進行特征降維，得到降維特征矩陣；

23、對所述降維特征矩陣進行核密度估計，得到特征分布概率密度，并根據所述特征分布概率密度進行非線性關系建模，得到非線性特征映射函數；

24、對所述非線性特征映射函數進行正則化處理，得到穩定特征映射模型，并根據所述穩定特征映射模型對vocs組分特征進行空間投影，得到污染物組分特征空間。

25、優選的，所述基于所述污染物組分特征空間，構建多任務深度學習反演模型，并進行自適應權重優化，得到優化后的反演模型，包括：

26、對所述污染物組分特征空間進行任務分解，得到vocs總量反演任務子集和vocs主要組分反演任務子集；

27、基于所述vocs總量反演任務子集和vocs主要組分反演任務子集，構建多任務深度學習網絡，并對所述多任務深度學習網絡進行共享層和任務特定層設計，得到初始反演模型；

28、對所述初始反演模型進行損失函數設計，得到多任務聯合損失函數，并根據所述多任務聯合損失函數進行梯度均衡優化，得到初步優化反演模型；

29、對所述初步優化反演模型進行自適應權重調整，得到任務權重向量，并根據所述任務權重向量進行模型參數更新，得到優化后的反演模型。

30、優選的，所述基于所述優化后的反演模型，對衛星遙感柱濃度數據進行時空插值和不確定性分析，得到高分辨率vocs組分反演圖，包括：

31、對所述衛星遙感柱濃度數據進行時空網格劃分，得到時空數據塊，并根據所述時空數據塊進行特征提取，得到時空特征序列；

32、基于所述優化后的反演模型，對所述時空特征序列進行預測，得到初級反演結果，并根據所述初級反演結果進行時空插值，得到高分辨率反演結果；

33、對所述高分辨率反演結果進行蒙特卡洛模擬，得到反演結果不確定性分布，并根據所述反演結果不確定性分布進行置信區間估計，得到不確定性分析結果；

34、對所述高分辨率反演結果和不確定性分析結果進行圖層疊加，得到高分辨率vocs組分反演圖。

35、優選的，所述基于所述高分辨率vocs組分反演圖和地面vocs組分監測數據進行多尺度驗證和動態校正，得到最終vocs組分反演結果，包括：

36、對所述高分辨率vocs組分反演圖進行空間尺度分割，得到多尺度反演子圖，并根據所述多尺度反演子圖提取反演特征向量；

37、對所述地面vocs組分監測數據進行時間尺度分解，得到多尺度監測序列，并根據所述多尺度監測序列提取監測特征向量；

38、對所述反演特征向量和監測特征向量進行相關性分析，得到多尺度驗證指標集，并根據所述多尺度驗證指標集進行誤差分布建模，得到誤差分布模型；

39、基于所述誤差分布模型，對所述高分辨率vocs組分反演圖進行動態校正，得到校正后的反演圖，并根據所述校正后的反演圖進行結果融合，得到最終vocs組分反演結果。

40、優選的，所述對所述初始反演模型進行損失函數設計，得到多任務聯合損失函數，并根據所述多任務聯合損失函數進行梯度均衡優化，得到初步優化反演模型，包括：

41、對所述vocs總量反演任務子集和vocs主要組分反演任務子集分別定義子任務損失函數，得到子任務損失函數集，并根據所述子任務損失函數集進行加權組合，得到初始多任務聯合損失函數；

42、對所述初始多任務聯合損失函數進行梯度沖突檢測，得到梯度沖突矩陣，并根據所述梯度沖突矩陣進行梯度均衡調整，得到均衡多任務聯合損失函數；

43、基于所述均衡多任務聯合損失函數，對所述初始反演模型進行反向傳播訓練，得到初步優化反演模型。

44、優選的，所述基于所述誤差分布模型，對所述高分辨率vocs組分反演圖進行動態校正，得到校正后的反演圖，并根據所述校正后的反演圖進行結果融合，得到最終vocs組分反演結果，包括：

45、對所述誤差分布模型進行貝葉斯推斷，得到誤差后驗分布，并根據所述誤差后驗分布進行誤差校正系數計算，得到動態校正系數矩陣；

46、基于所述動態校正系數矩陣，對所述高分辨率vocs組分反演圖進行逐像素校正，得到校正后的反演圖；

47、對所述校正后的反演圖進行多尺度特征分解，得到多尺度反演特征集，并根據所述多尺度反演特征集進行特征加權融合，得到融合特征矩陣；

48、對所述融合特征矩陣進行概率密度估計，得到反演結果概率分布，并根據所述反演結果概率分布進行最大后驗估計，得到初步融合結果；

49、對所述初步融合結果進行時間序列平滑處理，得到平滑融合結果，并根據所述平滑融合結果和所述地面vocs組分監測數據進行一致性檢驗，得到最終vocs組分反演結果。

50、利用機器學習實現衛星遙感柱濃度反演vocs的設備，所述利用機器學習實現衛星遙感柱濃度反演vocs的設備包括存儲器和處理器，存儲器中存儲有計算機可讀指令，計算機可讀指令被處理器執行時，使得處理器執行所述利用機器學習實現衛星遙感柱濃度反演vocs的方法。

51、本發明利用機器學習實現衛星遙感柱濃度反演vocs的方法的技術效果和優點：

52、本發明顯著提升了衛星遙感vocs反演的準確性、可靠性和實用性。通過多源數據的深度融合和先進算法的應用，大幅提高了反演結果的時空分辨率，使得污染物濃度分布的精細化刻畫成為可能。同時，顯著增強了對vocs組分復雜關系的刻畫能力，為深入理解大氣化學過程提供了重要支持。引入的不確定性分析和動態校正機制極大地提升了反演結果的可信度，為大氣污染監測和決策提供了更為可靠的數據基礎。此外，多任務學習框架實現了vocs總量和主要組分的協同反演，滿足了不同尺度大氣環境管理的需求。整體而言，為大氣污染監測、源解析、污染防控和環境政策制定等領域提供了更為精確、全面的科學依據，有助于提升區域大氣質量管理的精細化水平，對改善空氣質量、保障公眾健康具有重要的實際應用價值。