一种利用深度学习的全空域突发火灾气溶胶来源解析方法

本发明属于环境监测与人工智能技术领域，公开一种利用深度学习的全空域突发火灾气溶胶来源解析方法。本发明通过构建“天‑空‑地”全空域一体化应急监测网络，整合静止轨道卫星、长航时无人机和移动监测车的实时数据；设计动态更新的深度学习‑PMF混合模型，利用时空图神经网络和变分自编码器解析火灾污染特征，将解析结果作为约束条件，优化PMF模型以实现火灾污染源的精准解析；建立全流程快速响应机制，实现从火灾监测到溯源解析的自动化处理；同时通过在线平台持续优化模型参数，提升突发火灾的溯源准确率。该算法通过深度学习与PMF算法的结合，有效处理全空域海量复杂数据，实现对突发火灾气溶胶来源的精准、动态解析。