摘要
气溶胶广泛分布在地球大气层中，影响着全球的气候变化，气溶胶导致的恶劣天气会对人类的生活和健康造成影响;不仅如此，气溶胶在大气、地表参数定量遥感中是一个重要先决条件，而且气溶胶光学厚度(AOD,Aerosol Optical Depth)是气溶胶定量遥感的重要基础指标，因此成为如今大气遥感领域的研究热点。卫星遥感可以实现对地球大视场的观测，已成为气溶胶探测的主流方式之一。 云与气溶胶偏振成像探测仪( CAPI)是国内首个对云与气溶胶进行探测的载荷，是搭载于碳卫星(TANSAT)上的重要载荷之一。该仪器主要作用是识别大气探测路径中的云与气溶胶干扰，提高温室气体的反演精度。因此，准确地识别遥感图像中的云像素、并且高精度反演AOD很重要。然而，现有的算法均是针对已有传感器设计，无法实现与CAPI有效的参数匹配，所以不能达到满足应用需求的效果，阻碍了 CAPI数据的应用。因此，提出可适用于CAPI的精确云识别算法和AOD反演算法具有重要意义。 因此本文从CAPI的应用需求出发，对CAPI数据实施了在轨辐射标定工作，研究设计了适用于CAPI数据的高精度云识别算法和AOD反演算法，主要开展了以下工作: (1)剧烈变化的太空环境和星上标定设备的不确定衰减导致无法保证长期可持续的高精度在轨标定。为了保证CAPI长时间序列的数据质量，并发现和修正星上标定设备的未补偿衰减，本文对CAPI开展了在轨辐射交叉标定工作。通过分析各因素对光谱匹配因子的影响，建立了 0.67 μm、0.87 μm、1.64 μm三个通道从MODIS到CAPI的交叉辐射传输模型，利用该模型求得了各通道的标定系数，并证明具有高精度。一方面，对于CAPI在运行期间开展星上标定频率受限的情况，在轨交叉辐射标定工作能够很好的作为星上标定工作的补偿措施，以保证CAPI长时间序列的数据质量，为后面精确的AOD反演提供了保障;另一方面，在轨交叉辐射标定工作帮助发现和修正了星上标定设备的未补偿衰减,因此具有重要意义。 （2）为满足轻量化的设计需求，CAPI配备通道覆盖近紫外到短波红外波段，采用传统的可见光到热红外波段光谱阈值检测云识别算法难以达到有效的云识别效果。针对该问题，本文提出适用于CAPI的基于近紫外到短波红外光谱阈值检测(NNDT）云识别算法。通过深入研究发现，在近紫外波段云与地物辐射特征差别明显，并且近紫外波段和1.64μm波段比值在积雪地表和云像素之间差异明显。利用该优势，NNDT算法针对海洋、植被、沙漠和极地四种下垫面分别设计了基于近紫外-短波红外波段联合的不同阈值云检测，识别云的命中率达到了 0.94 （海洋）、0.98 （植被）、0.99 （沙漠）、0.86 （极地）的高水平，能获得与有热红外波段支持的算法相匹敌的效果，摆脱了传统阈值检测云识别算法引入地表反射率数据库带来图像解释误差的弊端，准确的云识别能力为后续AOD的精确反演提供了强有力的支撑。 （3）针对传统亮地表AOD反演算法采用外部地表反射率数据库会引入几何匹配误差，进而影响反演精度的问题，本文提出了基于双植被指数地表反射率估算模型（EMSDV）的AOD反演算法。通过研究发现，在亮地表，免气溶胶影响植被指数（AFRI164）明显地影响着0.67μm地表反射率与1.64μm表观反射率之间的二次拟合关系。将该优势结合基于归一化植被指数（NDVI）的暗目标算法，构建了大陆地表反射率估算模型——EMSDV,解决了 CAPI在0.67 μm波段亮地表反射率估算的问题，能够实现暗地表与亮地表反射率的准确估算，为CAPI大陆AOD精确反演打下基础。基于EMSDV，建立了适用于CAPI的大陆AOD反演算法。将反演结果与AERONET官方气溶胶产品定量对比，相关系数（R）达到0.92614,并且均方根误差（RMSE）为0.1857,证明了算法能够实现大陆AOD的精确反演。最后，本研究基于CAPI数据对2019年南半球澳大利亚和非洲地区及相邻海域季均AOD分布进行了统计分析，证明了 CAPI数据可用于对某区域长时间段内的AOD监测，进一步证明了 CAPI数据和算法的使用价值。 本文针对国产仪器CAPI完成了 NNDT云识别算法和基于EMSDV的AOD反演算法的研究，在云与气溶胶探测、污染监测、气象和气候分析领域具有重要意义。
NETL