基于无人机遥感与机器学习的大气污染监测方法

本申请涉及一种基于无人机遥感与机器学习的大气污染监测方法。所述方法通过获取固定监测站和卫星遥感数据，对大气污染物浓度进行实时监测，并在浓度超过预设阈值时生成污染异常信号，根据该信号调度无人机群按照预设路径进行三维污染数据采集，得到初始污染分布数据，利用强化学习算法动态调整无人机群的监测路径和传感器配置参数，采集实时监测数据，结合时空图神经网络模型进行污染溯源计算，生成污染源定位结果后进行污染调控指令，并执行反馈控制。采用本方法能够有效提升污染源定位的准确性和调控的及时性，为大气污染治理提供科学依据和技术支持。