自监督机器学习在FIREX-AQ数据集中烟雾羽和活火识别的开发与应用

本研究解决了火灾对空气质量和气候影响评估中的活火和烟雾羽识别问题。通过自监督机器学习方法，结合不同空间和光谱分辨率的遥感观察，成功区分了火源像素和烟雾羽。该方法不仅提高了野火监测系统的操作效率，还有可能改善空气质量管理决策，促进气候影响研究。