Spatiotemporal Estimation of PM2.5 Concentration Using Remotely Sensed Data, Machine Learning, and Optimization Algorithms
Message:
Article Type:
Case Study (دارای رتبه معتبر)
Abstract:

PM 2.5 (particles <2.5 μm in aerodynamic diameter) can be measured by ground station data in urban areas, but the number of these stations and their geographical coverage is limited. Therefore, these data are not adequate for calculating concentrations of Pm2.5 over a large urban area. This study aims to use Aerosol Optical Depth (AOD) satellite images and meteorological data from 2014 to 2017 for spatial distribution simulation of PM 2.5 concentrations over the mega-city of Tehran. The Multilayer Perceptron (MLP), Multiple Linear Regression (MLR), and Decision Tree (DT) models were used to estimate the concentrations of PM 2.5. The results showed that MLP with a root mean square error (RMSE) of 11.46 and R2 coefficient of 0.67 outperformed the MLR and DT models. However, the best model had low prediction accuracy. So, three optimization algorithms, namely, particle swarm optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), and Migration-Based Genetic Algorithm (MBGA) were used to improve the accuracy of the models. The use of GA and MBGA algorithms improved the accuracy of the models significantly and led to the RMSE of 1.71 and R2 of 0.99 for the hybrid model of MBGA-MLP. The proposed hybrid models in this paper can be used to estimate the PM2.5 concentrations.

Language:
Persian
Published:
Journal of Geomatics Science and Technology, Volume:12 Issue: 2, 2023
Pages:
136 to 151
magiran.com/p2534879  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!