基于HJ卫星的北京市气溶胶光学厚度遥感反演

【摘要】气溶胶是目前大气污染的主要污染物。大气中较小直径的气溶胶可以被人体直接吸入，影响人类的身体健康。因此，作为气溶胶主要参量的光学厚度（AOD）成为了大气污染研究的重要领域。HJ卫星作为环境与灾害监测卫星，具有30米的高空间分辨率，相比传统的MODIS数据在气溶胶污染监测方面有着强大的优势。本论文在充分分析HJ卫星数据特点的基础上，对HJ卫星数据做了波段地表反射率修正，且建立了针对北京市地理特点的气溶胶查找表，得到了北京市2014年1月份的气溶胶光学厚度分布图及PM10浓度值。论文取得的成果如下：（1）论文分析了传统的气溶胶光学厚度反演算法（暗像元法、深蓝算法）的优缺点。针对北京冬季1月份的地理环境摘要特点，以及HJ卫星数据的波段特性，我们选择了深蓝算法并做了改进处理，以得到合理的气溶胶光学厚度结果。通过ENVI5.0和IDL实现了算法。（2）深蓝算法得到的气溶胶光学厚度结果我们采用AERONET地基观测数据与MODIS气溶胶数据综合进行了验证，结果表明，通过改进的深蓝算法得到的反演结果与地基观测数据有很好的相关性，且误差大部分都在精度误差范围线以内。当AOD值较小时（AOD<0.2）,精度较差，当AOD值较高时（AOD>0.2），精度较高，相对误差为21.7%。（3）我们将HJ卫星得到的北京市2014年1月份AOD数据用于气溶胶污染的监测，得到了可吸入颗粒物PM10的浓度值。利用北京市环境监测中心的PM10地面观测数据对结果进行了验证发现，利用高分辨率HJ卫星AOD产品得到的PM10将拟合模型的平均误差降低了8.18个百分点，由原来的26%降低到17.82%。同时高分辨率HJ-1星遥感在反应大气气溶胶污染源上具有更好的应用效果。
【作者】冉凡坤；
【导师】田淑芳；
【作者基本信息】中国地质大学（北京），地质工程，2014，硕士
【关键词】HJ-1星；深蓝算法；气溶胶；PM10；

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