Towards Fine Granular Particulate Matter Estimations From Satellite Data
| URL | http://edoc.sub.uni-hamburg.de/informatik/volltexte/2026/322/ |
|---|---|
| Dokumentart: | Master Thesis |
| Institut: | Fachbereich Informatik |
| Sprache: | Englisch |
| Erstellungsjahr: | 2025 |
| Publikationsdatum: | 09.04.2026 |
| Freie Schlagwörter (Deutsch): | Feinstaub , Geodaten , Satellit , urban , Aerosole |
| Freie Schlagwörter (Englisch): | particulate matter , geospatial , satellite , urban , aerosols |
| DDC-Sachgruppe: | Informatik |
| BK - Klassifikation: | 54.61 , 43.48 , 74.48 , 54.89 , 54.72 |
Kurzfassung auf Englisch:
This study analyses the performance of satellite-based PM2.5 estimation methods in urban, high-resolution environments. The methods based on AOD modified with direct satellite input, approximating the dark-target retrieval algorithm. PCA-GRNN, XGBoost, 2-layer and 5-layer MLP were tested. The case study was performed in the City of Hamburg with N = 1460. XGBoost (R2 = 0.855) performed best, followed by PCA-GRNN (R2 = 0.723).
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