随着人们的健康意识不断增强，对出行时的空气质量也越发重视。如何既便捷又准确地探寻出一条健康出行之路，为人们提供健康路径规划服务？地理科学学院地理信息专业冷宏骏、秦广辉、冯方圆三位本科生拿出了他们的“硬核”研究成果。设计了基于无人机和手持空气质量采集设备的PM2.5采集方式，集合多种机器学习和深度学习方法的PM2.5粒细度反演模型，提出融合空气质量因素的实时路径规划算法……此成果不久前荣获了2022年全国大学生测绘学科创新创业智能大赛科技论文竞赛特等奖。

当前，国内外关于健康路线规划的研究可以分为两大类。一类是对道路进行分类，通过检测仪对每条道路上的污染物进行监测和比较提供污染程度最低的道路；另一类则是通过制作各类计算机模型来解析数据，以对人体的危害程度的交通量、潜在剂量等指标为路网权重，实现健康路径的规划。“第一类方法并不能提供十分具体的出行路线，只适用于对城市道路布局十分熟悉的人群。”地理信息211班冷宏骏介绍道，“我们主要是在第二类方法上结合无人机和手持空气质量采集设备的PM2.5采集方式，在数据准确之余还可以收获到三维的立体数据，突破了之前研究集中的二维数据的局限，让数据更加直观和立体化。”

“现在遥感技术、机器学习还有深度学习的发展和普及，我们就想到了通过利用反演模型进行健康路径规划。”冷宏骏透露道。反演模型是一种可以根据可测参数值而推测目标状态参数的模型，在之前PM2.5的监测领域就已经被使用了，他们团队结合相关研究的经验，也使用了该模型进行研究，通过自行采样收集不同的子训练集，再训练出不同的决策树，继而在预测阶段对预测值进行平均，以获得最终结果。不同的反演模型有着不同的优点，队员们相继构建了BP神经网络、决策树、支撑向量机回归还有随机森林等多种反演模型，通过MAE、PMSE、R2和运行时间四个指标对模型精度进行了评价，最终随机森林模型的R2值高达0.86，是所有模型中表现最好的，于是团队决定使用该模型进行研究，不仅提高了PM2.5的测量精度，还对于大量输入变量的处理提供了很大的帮助。

空气质量是影响人类健康的环境因素之一，以PM2.5为主的细颗粒污染物能在大气中长时间停留，每时每刻的区域状态都在变化，可随着呼吸进入肺部，会使人们患上呼吸系统及心血血管疾病。“传统的监测主要依靠固定监测站点值的差值来获得PM2.5的空间分布，大型的监测设备虽然范围广，但在区域的精度上并不精确。”地理信息212班秦广辉说道。为了解决采集精确问题，在指导老师周侗副教授的指点下，团队采用了更高空间分辨率的30米遥感影像技术，并在反演过程中，加入更多的手持设备实测资料进行精度控制。

“我们通过利用动态Dijkstra算法，随着PM2.5的空间分布数据变化，使相应的路网权重也发生变化。”地理信息212班冯方圆说道，动态Dijkstra算法一旦检测到其中的路网权重改变，就会把当前点作为一个新的起点，队员们正是利用这一特性，实现了对健康路线的实时更新。“实时更新的数据更够为广大健身爱好者提供最健康的路径，这项研究的应用范围会更加广泛。”

在实践过程中，为了确保动态算法所得结果的可靠性和真实性，需要大量的样区数据，于是成员们会拿着设备，在样区内不断进行采集。不仅如此，大量的数据处理对于团队成员来说是最困难的一件事，稍不注意就达不到预期的结果。一整天呆在室外进行监测，对于团队成员们来说也是一件很枯躁的事。“周侗老师对我们的帮助特别大。”秦广辉说，“周老师在研究过程中会帮我们找到优质的数据源，然后指导我们选择合适的模型。”正是因为大量的采集数据的支持，基于PM2.2随机森林反演模型的健康路线规划才得以可靠的运行和实现下去。

“团队里每位同学都很刻苦且上进，都能将课堂里学到的知识进行转化应用。”周侗对团队同学们给出了很高的评价。此项研究就是源于周侗副教授主讲的省一流本科课程《空间数据采集与管理实践》中一次课堂讨论。“地理信息作为新兴产业发展速度很快，与目前先进的现代航空航天遥感、地理信息数据与网络信息技术结合十分紧密，同学们只有积极开展实践才能更好地培养创新精神和实际应用能力。”据周侗副教授介绍，地理信息科学师生结成科研团队已有十年的历史，团队将人工智能与地理空间分析结合开展了大量实景化研究。同学们已获得了国家级大学生创新训练项目9项，在学科竞赛中获各类奖40余项，以本科生为第1作者发表SCI期刊论文10篇，申请国家发明专利10余项。

此次成果获得全国特等奖，团队同学们十分激动。现在该项目虽然还未投入实际应用，但为将来在PM2.5和健康路径的规划方面都起到了启示作用。“我们目前还在综合考虑污染物浓度和暴露时间的指标，再与该区域里的最短路径进行比对，得到一条即绿色又便捷的出行道路。”冷宏骏说，“我们会更加精进自己，争取有更好的点子，把研究真正运用到现实生活中，为社会做出我们青年的贡献。”

（校报记者 范苏  校报学生记者 钟钰婷 孙雨萱）

地理信息科学师生科研团队开展创新研究。