Integrating low-cost sensor monitoring, satellite mapping, and geospatial artificial intelligence for intra-urban air pollution predictions.

Liang, Lu; Daniels, Jacob; Bailey, Colleen; Hu, Leiqiu; Phillips, Ronney; South, John

Liang, Lu; Daniels, Jacob; Bailey, Colleen; Hu, Leiqiu; Phillips, Ronney; South, John.

Afiliação

Liang L; Department of Geography and the Environment, University of North Texas, Denton, TX, 76203, USA. Electronic address: lu.liang@unt.edu.
Daniels J; Department of Electrical Engineering, University of North Texas, Denton, TX, 76203, USA.
Bailey C; Department of Electrical Engineering, University of North Texas, Denton, TX, 76203, USA.
Hu L; Atmospheric and Earth Science Department, University of Alabama in Huntsville, Huntsville, AL, 35805, USA.
Phillips R; Department of Geography and the Environment, University of North Texas, Denton, TX, 76203, USA.
South J; Department of Geography and the Environment, University of North Texas, Denton, TX, 76203, USA.

Environ Pollut ; 331(Pt 1): 121832, 2023 Aug 15.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37209897

Assuntos

Poluentes Atmosféricos; Poluição do Ar; Inteligência Artificial; Aerossóis/análise; Poluentes Atmosféricos/análise; Poluição do Ar/estatística & dados numéricos; Monitoramento Ambiental/métodos; Material Particulado/análise

Palavras-chave

Big data; Deep learning; Explainable AI; Inequality; MODIS AOD; PM(2.5)

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Inteligência Artificial / Poluentes Atmosféricos / Poluição do Ar Tipo de estudo: Health_economic_evaluation / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Environ Pollut Assunto da revista: SAUDE AMBIENTAL Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article

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