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近年来,随着工业化和城镇化的迅猛发展,雾霾污染在全国范围内频繁出现,成为社会各界关注的焦点。作为衡量空气质量的重要表征量,大气气溶胶光学厚度(AOD)可以描述雾霾的空间分布,基于遥感卫星影像反演AOD是动态监测大范围大气污染的一种有效手段。2013年以来,国产高分辨率系列卫星的成功发射满足对地观测高精度及时监测需求,为了更好地拓展国产高分辨率对地观测卫星数据的行业应用,本文以北京、太湖、长株潭为研究区,针对高分一号(GF-1)多光谱遥感数据的波段特性,结合暗目标算法与深蓝算法,围绕GF-1 WFV影像红蓝波段关系,探索提取反射率稳定点的方法构建更高分辨率地表反射率数据库,建立了一种适合GF-1数据陆地区域运行的快速且精度较高的AOD遥感反演方法。主要的研究成果如下:(1)选取不同季节洁净天气的GF-1 WFV影像,对其进行快速大气校正,通过NDVI与植被覆盖度得到浓密植被区域夏、冬季节GF-1数据红、蓝波段地表反射率之间线性关系,并将该关系其运用至暗目标反演。针对不同传感器蓝光波段宽度不同而导致相同地物的波段响应存在差异,使用大气校正后的GF-1 WFV数据与同月MODIS地表反射率最小合成数据,统计相同地表植被覆盖度下GF-1数据蓝波段与MODIS蓝光波段之间的关系,并运用至深蓝算法反演。(2)本文通过2014-2017四年MOD09A1数据分析得到不同月份稳定点红蓝波段关系,并建立一套中国东部地区250m MODIS地表反射率数据库,使用该数据作为深蓝算法反演部分的真实地表输入,反演结果表明空间分辨率提升后,除草地外不同下垫面绝对误差可以保持在14%之内,与500m分辨率地表反射率数据反演误差持平。(3)集合暗目标算法与深蓝算法两种算法的优点实现了三个地区250m气溶胶光学厚度反演。AOD反演结果78.3%均在误差线之内,不同气溶胶模式反演结果与AERONET实测值具有较好的相关性(R>0.75),AOD结果冬季准确度最高,与MODIS气溶胶产品之间具有一致的空间分布(R>0.85),使用自定义型气溶胶模式对提高反演结果的精确度作用有限,地表反射率变化超过±0.01时,AOD反演结果精度降低7%。