ISPRS JPRS: 深度学习 × 卫星遥感：揭示气溶胶层高昼间变化

背景：气溶胶垂直分布对大气环境、气候和公共健康具有重要影响，但传统卫星观测存在时空覆盖和垂直分辨率不足的问题。研究目的：开发一种结合Transformer和全连接神经网络的深度学习集成框架，融合多源主被动遥感数据，实现小时级、高分辨率的气溶胶垂直分布反演。结论：该模型能有效捕捉城市雾霾和野火等不同污染源导致的气溶胶垂直结构差异和昼间变化，为大气环境研究和污染监测提供了可靠的技术手段和数据支撑。