高反射率地区气溶胶光学厚度遥感反演_现状及展望_孙林
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１ 引言
大气气溶胶是指悬浮于大气中的具有一定稳定性的固体和液体微粒组成的分散体系， 它的粒径范围可以从 １０－３μｍ 到 １０２μｍ。气溶胶在地球大气辐射收支平衡和全球气候变化中 扮演着重要的角色， 它通过两种机制对气候变化产生影响， 一方面， 气溶胶通过散射和吸收 太阳辐射以及地面辐射直接影响着地－ 气系统的辐射收支平衡［１］； 另一方面， 大量的气溶胶 粒子作为云凝结核， 可以使单位体积的云粒子数量增加、云滴半径减小， 增加云的短波反射 率， 同时增加云的生命时间， 这种变化不但影响地气系统的短波辐射， 而且对长波辐射也会 产生影响［２， ３］。因此， 精确测量气溶胶， 对于研究气候变化具有重要意义。
反射率的增大， 辐射值随气溶胶的增加而增大的幅度变慢， 当反射率增大到一定程度时， 辐
射值不随气溶胶的增加而变化， 或随气溶胶的增加而呈现降低的趋势， Ｆｒａｓｅｒ 等人的研究表
明， 在高地表反射率条件下， 使用传统的基于地表反射率的方法分离传感器信息中的气溶胶
信息和地表信息非常困难［１３］。为了解决高地表反射率对气溶胶监测的限制， Ｔａｎｒé等提出了
这里要求的暗像元（ 区域） 是与明亮像元（ 区域） 相对而言的， 并不局限于水体以及浓密植被
等特定地区， 能够在一定程度上解决亮地表上空气溶胶光学厚度反演问题。
对于一个理想的薄层大气， 传感器上接收到的辐亮度值可作以下单次散射线性近似：
Ｌ（λ）＝Ｌ０（λ）＋Ｌ１（λ）＋ρｓ（λ）
（３）
λ为波长， 其它各参数与式（ １） 相同。与公式（ ３） 中的关系类似， 光谱反射率可以表示为
（ １）
其中： Ｌ 是传感器接收到的辐射亮度值， Ｌ０ 为经过大气直接散射的太阳辐射， τａ 为大 气的光学厚度， 包括气体分子的光学厚度和气溶胶粒子的光学厚度， μｓ 为太阳天顶角的余 弦值， μｖ 为传感器天顶角的余弦值， Ф为相对方位角， ｓ 为大气半球反射率， ρｓ 为地表反射 率， Ｔ 为大气透过率， Ｆｄ 为下行辐射。
式（ １） 中， 气溶胶对传感器获得的辐射值的影响， 一方面是直接反射太阳辐射， 使辐射亮
度增加； 另一方面是向下反射地表反射辐射， 使辐射亮度降低。通常情况下， 在地表反射率较
低时， 传感器接收的辐射值随气溶胶的增多而迅速增大。浓密植被法就是利用在浓密植被地
区红蓝波段的地表反射率和气溶胶光学厚度的这种关系， 反演气溶胶光学厚度的。随着地表
收稿日期： ２００６－ ０３； 修订日期： ２００６－ ０４． 基金项目： 国家自然科学基金项目（ ４０３７１０８７） ， 中国科学院知识创新工程重要方向项目（ ＫＺＣＸ３－ ＳＷ－ ３３８） 。 作者简介： 孙林（ １９７５－ ） ， 男， 博士， 研究方向为大气探测与遥感。Ｅ－ ｍａｉｌ： ｓｕｎｌｉｎ６＠１２６．ｃｏｍ
以下关系：
ρａ（λ）＝ρ０（λ）＋ρｓ（λ）Ｔ（λ）
（ ４）
其中 ρａ（λ）是传感器上接收到的光谱反射率（ 表观反射率） ； ρ０（λ）是经过大气直接反射的
光谱反射率（ 漫反射率） ， 选择两种地表， 有
（１）
（１）
ρａ （λ）＝ρ０（λ）＋ρｓ （λ）Ｔ（λ）
（ ５）
（２）
（２）
ρａ （λ）＝ρ０（λ）＋ρｓ （λ）Ｔ（λ）
气溶胶光学厚度是气溶胶最重要的参数之一， 是表征大气混浊度的重要物理量， 也是确 定 气 溶 胶 气 候 效 应 的 一 个 关 键 因 子［４］。 气 溶 胶 光 学 厚 度 探 测 的 研 究 近 年 来 得 到 了 快 速 的 发 展。探测气溶胶光学厚度可以采用地基探测方法和卫星遥感方法， 地基探测方法主要是使用 太阳分光光度计进行探测， 为了解气溶胶的分布及变化规律， 各相关机构布设了大量的地基 观测站。地基探测可以比较准确地测量气溶胶信息， 但获取的只是空间点上的数据， 不能反 映大区域气溶胶时空分布。遥感技术具有覆盖面积广、信息获取方便、快捷等特点， 相对于地 面观测可以更高效地获取大气气溶胶信息。因此， 使用卫星遥感反演气溶胶光学厚度可以克
对比算法用于气溶胶光学厚度的反演 ， ［１１］ 对比算法是利用同一地区不同图像的“模糊效应”
获取气溶胶的光学厚度。由式（ １） 可以得出， 两个相邻像素的辐射值变化量
ΔＬ＊（τａ ，
μｓ ，
μｖ）≈Δρｉ， ｊ
Ｔ（τａ ， １－
μｖ）Ｆｄ（τａ ， ＜ρｓ＞ｓ２（τａ）
μｓ）
（２）
其中： ΔＬ＊（τａ ， μｓ ， μｖ）是两像元的辐射差值， Δρｉ， ｊ 是两像元的反射率差值， ＜ρｓ＞是两个像元的 平均反射率。如果有一组图像， 其中包括了一张比较清晰的图像， 那么就可以先根据这幅图
于城市地区， 由于地表类型多样， 容易选取高反差地表。Ｉｓａｋｏｖ 等用高反差地表法反演了拉
７２
地理科学进展
２５ 卷
像计算出实际的 Δρｉ， ｊ， 最后就可以根据公式（２）计算出每一幅图像的光学厚度。 对比算法由于较少的受到地表反射率大小的限制， 因此可应用于干旱和半干旱地区以
及城市地区气溶胶光学厚度的反演［１１，１４］。Ｈｏｌｂｅｎ 等人的研究表明， 在浓密植被缺乏的干旱和 半干旱地区， 对比算法反演的 ＡＶＨＲＲ 数据的气溶胶光学厚度， 其精度约在 ０．１￣０．２ 左右［１４］。
２．２ 高反差地表法 高反差地表法是由 Ｋｏｎｄｒａｔｙｅｖ 等在 ２０ 世纪 ７０ 年代提出的用于反演晴空条件下陆地上
空的气溶胶光学厚度 。 ［１２，１６］ 这一方法反演气溶胶光学厚度是在两个空间位置比较靠近的区
３期
孙 林 等： 高反射率地区气溶胶光学厚度遥感反演： 现状及展望
７３
来自百度文库
域， 假设大气的光学特性不变， 选择明、暗两种对比明显的像元（ 区域） 反演气溶胶光学厚度，
通过经验公式直接获取。选择已知地表反射率的两个相邻的明暗像元（ 区域） ， 根据方程（ ７）
和（ ８） 就可以计算出当时的气溶胶光学厚度。
与传统的暗背景法比较， 高反差地表法反演气溶胶光学厚度受地表类型的限制相对较
小， 具有更广泛的应用区域， 可以反演稀疏植被以及城市等地区的气溶胶光学厚度， 尤其对
２ 研究现状
高反射率地区气溶胶光学厚度反演方法主要有： 对比算法、高反差地表法、多星协同方 法、基于地表反射率数据库或模型的方法等。下面分别介绍它们的发展状况。
２．１ 对比算法
卫星传感器接收到的辐射值， 可以由下式表示：
Ｌ（τａ ， μｓ ， μｖ ， Ф）＝Ｌ０（τａ ， μｓ ， μｖ ， Ф）＋Ｆｄ（τａ， μｓ）Ｔ（τａ ， μｖ） ρｓ ／［１－ ｓ（τａ）ρｓ］
摘 要： 气溶胶在地球大气辐射收支平衡和全球气候变化中扮演着重要的角色。利用卫星数据反 演水体、浓密植被等暗背景上空的气溶胶光学厚度已经达到了较 高 的 精 度 ， 而 对 于 干 旱 、半 干 旱 以及城市等高反射率地区， 气溶胶光学厚度反演仍面临严峻挑战。高反射率地区气溶胶光学厚度 反演的困难主要是地表反射率的确定精度较低； 气溶胶的指示作用随着地表反射率的升高而降 低。为精确反演高反射率地区的气溶胶光学厚度， 国内外开展了大量的研究工作。本文介绍了对 比算法、高反差地表法等几种主要的反演方法 ， 介绍了这些方法的 理 论 基 础 ， 指 出 了 它 们 的 优 势 与不足， 并分析了高反射率地区气溶胶光学厚度反演的发展前景。 关 键 词： 高反射率地区； 气溶胶光学厚度； 反演 中图分类号： Ｐ ４０２
３期
孙 林 等： 高反射率地区气溶胶光学厚度遥感反演： 现状及展望
７１
服地基探测的不足， 为人们实时了解大区域范围内的气溶胶变化提供了可能。 近年来， 卫星遥感反演气溶胶光学厚度已经取得了很多的研究成果， 发展了多种气溶胶
光学厚度反演算法 ， ［５￣１１］ 流行的反演算法中， 针对海洋上空气溶胶光学厚度的反演方法目前 比较成熟， 已经获得了较高的精度， 取得了较好的应用效果， 如利用 ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ 数据反 演海洋上的气溶胶光学厚度已经业务化［６］。在红蓝波段地表反射率较低的浓密植被地区， 气 溶 胶 的 光 学 厚 度 反 演 也 已 经 达 到 了 较 高 的 精 度［５￣９］。 而 对 于 干 旱 、半 干 旱 以 及 城 市 等 高 反 射 率地区， 气溶胶的光学厚度反演仍面临严峻的挑战， 主要是因为在以上地区， 地表的非均一 性使地表反射率的精确确定非常困难， 另外， 当地表反射率升高时， 气溶胶指示作用降低［５］。 研究人员为解决高反射率地区的气溶胶光学厚度反演问题， 提出了一系列的反演算法。本文 总结了对高反射率地区气溶胶光学厚度的反演成果， 分析了各方法在应用中的优势和不足。 文章最后分析了高反射率地区气溶胶光学厚度反演的发展前景。
（ ６）
解线性方程（ ５） 、（ ６） 得到：
Ｔ（λ）＝Ｃ（λ）／Ｃ０（λ）
（ ７）
（１） （２）
（１） （２）
其中， Ｃ（λ）＝ρａ － ρａ ， Ｃ０（λ）＝ρｓ － ρｓ
根据 Ｌａｍｂｅｒｔ－ Ｂｅｅｒ 定律， 大气透过率和光学厚度 τ（λ）具有以下关系：
Ｔ（λ）＝ｅ－ τ（λ）
（ ８）
这里的光学厚度包括气体分子产生的光学厚度， 以及气溶胶散射的光学厚度， 前者可以
影响对比算法反演精度的因素主要有以下几个方面： １） 目标物地表反射率的稳定性 对比算法使用的是一系列图像， 反演中假定不同图像的对应像元具有同样的反射率。但 图像的配准精度、图像获取的时间间隔、以及雨雪等天气条件的影响， 都会使地表反射率发 生变化， 进而影响对比算法的精度。当图像的空间分辨率较小时， 很难找到大面积的同一类 地物， 这就要求图像配准达到较高的精度才能满足反射率的稳定性要求； 当图像获取的时间 间隔较长时， 地表植被生长， 水汽蒸发等因素都会使地表反射率发生变化； 遇到雨、雪等天气 时， 图像的反射率会有较大的变化。 ２） 地表的二向反射特性 对比算法应用于 ＴＭ 等高分辩率的图像时， 选取一幅清晰图像即可完成短时间序列内 一组图像气溶胶光学厚度的反演。但对于分辨率相对较低的图像， 如 ＭＯＤＩＳ， ＭＩＳＲ 等， 各图 像的对应像元的几何条件存在差异， 将受到地表二向反射特性的影响， 由此计算出的气溶胶 光学厚度将会产生较大的误差［５］。为解决这一问题， Ｈｏｌｂｅｎ 等从一系列不同几何条件的清晰 图像中寻找几何条件相似的图像反演气溶胶光学厚度［１４］， 这种方法能够较好的解决因为受 到地物二向相性反射的影响而产生的误差， 但由于大部分的极轨卫星重复观测时间较长， 以 及云、雾等天气的影响， 短时间内一系列几何条件相似的图像选取非常困难， 从而大大降低 了对比算法的应用。 ３） 清晰图像的选取 在对比算法中， 清晰图像的选择是根据图像的清晰程度确定的， 不同研究人员使用不同 的标准， 具有很强的主观性。对清晰图像的气溶胶光学厚度的估计误差会直接影响待反演目 标 图 像 的 反 演 精 度 。Ｔａｎｒé等 人 提 出 使 用 太 阳 分 光 光 度 计 测 量 气 溶 胶 光 学 厚 度 以 确 定 清 晰 图像的气溶胶光学厚度［１１］， 这对提高 ＴＭ 等空间分辨率较高的卫星图像的反演精度效果明 显， 但对于 ＭＯＤＩＳ、ＭＩＳＲ 等空间分辨率较低的图像， 由于气溶胶剧烈的空间变化特性， 这种 方法仍然不能很好的解决清晰图像选取带来的误差问题。 ４） 临近像元的选择 对比算法要求寻找两个或两块亮度对比明显的像元或区域， Δρｉ， ｊ 的大小对最终的反演 精度具有较大的影响［１１］。对临近像元选择的这一要求， 使得对比算法在沙漠等大范围地表相 对均一的地区， 气溶胶光学厚度反演精度受到影响［１４］。 对比算法目前仍处于探索阶段， 仅用于局部地区特定时间内气溶胶光学厚度反演， 把该 方法用于全球尺度范围内气溶胶光学厚度反演， 仍存在较大的困难。
第 ２５ 卷 第 ３ 期 ２００６ 年 ５ 月
地理科学进展 ＰＲＯＧＲＥＳＳ ＩＮ ＧＥＯＧＲＡＰＨＹ
Ｖｏｌ．２５， Ｎｏ．３ Ｍａｙ， ２００６
高反射率地区气溶胶光学厚度遥感反演： 现状及展望
孙 林， 柳钦火， 刘 强， 陈良富
（ 中国科学院遥感应用研究所， 北京师范大学， 遥感科学国家重点实验室， 北京 １００１０１）
大气气溶胶是指悬浮于大气中的具有一定稳定性的固体和液体微粒组成的分散体系， 它的粒径范围可以从 １０－３μｍ 到 １０２μｍ。气溶胶在地球大气辐射收支平衡和全球气候变化中 扮演着重要的角色， 它通过两种机制对气候变化产生影响， 一方面， 气溶胶通过散射和吸收 太阳辐射以及地面辐射直接影响着地－ 气系统的辐射收支平衡［１］； 另一方面， 大量的气溶胶 粒子作为云凝结核， 可以使单位体积的云粒子数量增加、云滴半径减小， 增加云的短波反射 率， 同时增加云的生命时间， 这种变化不但影响地气系统的短波辐射， 而且对长波辐射也会 产生影响［２， ３］。因此， 精确测量气溶胶， 对于研究气候变化具有重要意义。
反射率的增大， 辐射值随气溶胶的增加而增大的幅度变慢， 当反射率增大到一定程度时， 辐
射值不随气溶胶的增加而变化， 或随气溶胶的增加而呈现降低的趋势， Ｆｒａｓｅｒ 等人的研究表
明， 在高地表反射率条件下， 使用传统的基于地表反射率的方法分离传感器信息中的气溶胶
信息和地表信息非常困难［１３］。为了解决高地表反射率对气溶胶监测的限制， Ｔａｎｒé等提出了
这里要求的暗像元（ 区域） 是与明亮像元（ 区域） 相对而言的， 并不局限于水体以及浓密植被
等特定地区， 能够在一定程度上解决亮地表上空气溶胶光学厚度反演问题。
对于一个理想的薄层大气， 传感器上接收到的辐亮度值可作以下单次散射线性近似：
Ｌ（λ）＝Ｌ０（λ）＋Ｌ１（λ）＋ρｓ（λ）
（３）
λ为波长， 其它各参数与式（ １） 相同。与公式（ ３） 中的关系类似， 光谱反射率可以表示为
（ １）
其中： Ｌ 是传感器接收到的辐射亮度值， Ｌ０ 为经过大气直接散射的太阳辐射， τａ 为大 气的光学厚度， 包括气体分子的光学厚度和气溶胶粒子的光学厚度， μｓ 为太阳天顶角的余 弦值， μｖ 为传感器天顶角的余弦值， Ф为相对方位角， ｓ 为大气半球反射率， ρｓ 为地表反射 率， Ｔ 为大气透过率， Ｆｄ 为下行辐射。
式（ １） 中， 气溶胶对传感器获得的辐射值的影响， 一方面是直接反射太阳辐射， 使辐射亮
度增加； 另一方面是向下反射地表反射辐射， 使辐射亮度降低。通常情况下， 在地表反射率较
低时， 传感器接收的辐射值随气溶胶的增多而迅速增大。浓密植被法就是利用在浓密植被地
区红蓝波段的地表反射率和气溶胶光学厚度的这种关系， 反演气溶胶光学厚度的。随着地表
收稿日期： ２００６－ ０３； 修订日期： ２００６－ ０４． 基金项目： 国家自然科学基金项目（ ４０３７１０８７） ， 中国科学院知识创新工程重要方向项目（ ＫＺＣＸ３－ ＳＷ－ ３３８） 。 作者简介： 孙林（ １９７５－ ） ， 男， 博士， 研究方向为大气探测与遥感。Ｅ－ ｍａｉｌ： ｓｕｎｌｉｎ６＠１２６．ｃｏｍ
以下关系：
ρａ（λ）＝ρ０（λ）＋ρｓ（λ）Ｔ（λ）
（ ４）
其中 ρａ（λ）是传感器上接收到的光谱反射率（ 表观反射率） ； ρ０（λ）是经过大气直接反射的
光谱反射率（ 漫反射率） ， 选择两种地表， 有
（１）
（１）
ρａ （λ）＝ρ０（λ）＋ρｓ （λ）Ｔ（λ）
（ ５）
（２）
（２）
ρａ （λ）＝ρ０（λ）＋ρｓ （λ）Ｔ（λ）
气溶胶光学厚度是气溶胶最重要的参数之一， 是表征大气混浊度的重要物理量， 也是确 定 气 溶 胶 气 候 效 应 的 一 个 关 键 因 子［４］。 气 溶 胶 光 学 厚 度 探 测 的 研 究 近 年 来 得 到 了 快 速 的 发 展。探测气溶胶光学厚度可以采用地基探测方法和卫星遥感方法， 地基探测方法主要是使用 太阳分光光度计进行探测， 为了解气溶胶的分布及变化规律， 各相关机构布设了大量的地基 观测站。地基探测可以比较准确地测量气溶胶信息， 但获取的只是空间点上的数据， 不能反 映大区域气溶胶时空分布。遥感技术具有覆盖面积广、信息获取方便、快捷等特点， 相对于地 面观测可以更高效地获取大气气溶胶信息。因此， 使用卫星遥感反演气溶胶光学厚度可以克
对比算法用于气溶胶光学厚度的反演 ， ［１１］ 对比算法是利用同一地区不同图像的“模糊效应”
获取气溶胶的光学厚度。由式（ １） 可以得出， 两个相邻像素的辐射值变化量
ΔＬ＊（τａ ，
μｓ ，
μｖ）≈Δρｉ， ｊ
Ｔ（τａ ， １－
μｖ）Ｆｄ（τａ ， ＜ρｓ＞ｓ２（τａ）
μｓ）
（２）
其中： ΔＬ＊（τａ ， μｓ ， μｖ）是两像元的辐射差值， Δρｉ， ｊ 是两像元的反射率差值， ＜ρｓ＞是两个像元的 平均反射率。如果有一组图像， 其中包括了一张比较清晰的图像， 那么就可以先根据这幅图
于城市地区， 由于地表类型多样， 容易选取高反差地表。Ｉｓａｋｏｖ 等用高反差地表法反演了拉
７２
地理科学进展
２５ 卷
像计算出实际的 Δρｉ， ｊ， 最后就可以根据公式（２）计算出每一幅图像的光学厚度。 对比算法由于较少的受到地表反射率大小的限制， 因此可应用于干旱和半干旱地区以
及城市地区气溶胶光学厚度的反演［１１，１４］。Ｈｏｌｂｅｎ 等人的研究表明， 在浓密植被缺乏的干旱和 半干旱地区， 对比算法反演的 ＡＶＨＲＲ 数据的气溶胶光学厚度， 其精度约在 ０．１￣０．２ 左右［１４］。
２．２ 高反差地表法 高反差地表法是由 Ｋｏｎｄｒａｔｙｅｖ 等在 ２０ 世纪 ７０ 年代提出的用于反演晴空条件下陆地上
空的气溶胶光学厚度 。 ［１２，１６］ 这一方法反演气溶胶光学厚度是在两个空间位置比较靠近的区
３期
孙 林 等： 高反射率地区气溶胶光学厚度遥感反演： 现状及展望
７３
来自百度文库
域， 假设大气的光学特性不变， 选择明、暗两种对比明显的像元（ 区域） 反演气溶胶光学厚度，
通过经验公式直接获取。选择已知地表反射率的两个相邻的明暗像元（ 区域） ， 根据方程（ ７）
和（ ８） 就可以计算出当时的气溶胶光学厚度。
与传统的暗背景法比较， 高反差地表法反演气溶胶光学厚度受地表类型的限制相对较
小， 具有更广泛的应用区域， 可以反演稀疏植被以及城市等地区的气溶胶光学厚度， 尤其对
２ 研究现状
高反射率地区气溶胶光学厚度反演方法主要有： 对比算法、高反差地表法、多星协同方 法、基于地表反射率数据库或模型的方法等。下面分别介绍它们的发展状况。
２．１ 对比算法
卫星传感器接收到的辐射值， 可以由下式表示：
Ｌ（τａ ， μｓ ， μｖ ， Ф）＝Ｌ０（τａ ， μｓ ， μｖ ， Ф）＋Ｆｄ（τａ， μｓ）Ｔ（τａ ， μｖ） ρｓ ／［１－ ｓ（τａ）ρｓ］
摘 要： 气溶胶在地球大气辐射收支平衡和全球气候变化中扮演着重要的角色。利用卫星数据反 演水体、浓密植被等暗背景上空的气溶胶光学厚度已经达到了较 高 的 精 度 ， 而 对 于 干 旱 、半 干 旱 以及城市等高反射率地区， 气溶胶光学厚度反演仍面临严峻挑战。高反射率地区气溶胶光学厚度 反演的困难主要是地表反射率的确定精度较低； 气溶胶的指示作用随着地表反射率的升高而降 低。为精确反演高反射率地区的气溶胶光学厚度， 国内外开展了大量的研究工作。本文介绍了对 比算法、高反差地表法等几种主要的反演方法 ， 介绍了这些方法的 理 论 基 础 ， 指 出 了 它 们 的 优 势 与不足， 并分析了高反射率地区气溶胶光学厚度反演的发展前景。 关 键 词： 高反射率地区； 气溶胶光学厚度； 反演 中图分类号： Ｐ ４０２
３期
孙 林 等： 高反射率地区气溶胶光学厚度遥感反演： 现状及展望
７１
服地基探测的不足， 为人们实时了解大区域范围内的气溶胶变化提供了可能。 近年来， 卫星遥感反演气溶胶光学厚度已经取得了很多的研究成果， 发展了多种气溶胶
光学厚度反演算法 ， ［５￣１１］ 流行的反演算法中， 针对海洋上空气溶胶光学厚度的反演方法目前 比较成熟， 已经获得了较高的精度， 取得了较好的应用效果， 如利用 ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ 数据反 演海洋上的气溶胶光学厚度已经业务化［６］。在红蓝波段地表反射率较低的浓密植被地区， 气 溶 胶 的 光 学 厚 度 反 演 也 已 经 达 到 了 较 高 的 精 度［５￣９］。 而 对 于 干 旱 、半 干 旱 以 及 城 市 等 高 反 射 率地区， 气溶胶的光学厚度反演仍面临严峻的挑战， 主要是因为在以上地区， 地表的非均一 性使地表反射率的精确确定非常困难， 另外， 当地表反射率升高时， 气溶胶指示作用降低［５］。 研究人员为解决高反射率地区的气溶胶光学厚度反演问题， 提出了一系列的反演算法。本文 总结了对高反射率地区气溶胶光学厚度的反演成果， 分析了各方法在应用中的优势和不足。 文章最后分析了高反射率地区气溶胶光学厚度反演的发展前景。
（ ６）
解线性方程（ ５） 、（ ６） 得到：
Ｔ（λ）＝Ｃ（λ）／Ｃ０（λ）
（ ７）
（１） （２）
（１） （２）
其中， Ｃ（λ）＝ρａ － ρａ ， Ｃ０（λ）＝ρｓ － ρｓ
根据 Ｌａｍｂｅｒｔ－ Ｂｅｅｒ 定律， 大气透过率和光学厚度 τ（λ）具有以下关系：
Ｔ（λ）＝ｅ－ τ（λ）
（ ８）
这里的光学厚度包括气体分子产生的光学厚度， 以及气溶胶散射的光学厚度， 前者可以
影响对比算法反演精度的因素主要有以下几个方面： １） 目标物地表反射率的稳定性 对比算法使用的是一系列图像， 反演中假定不同图像的对应像元具有同样的反射率。但 图像的配准精度、图像获取的时间间隔、以及雨雪等天气条件的影响， 都会使地表反射率发 生变化， 进而影响对比算法的精度。当图像的空间分辨率较小时， 很难找到大面积的同一类 地物， 这就要求图像配准达到较高的精度才能满足反射率的稳定性要求； 当图像获取的时间 间隔较长时， 地表植被生长， 水汽蒸发等因素都会使地表反射率发生变化； 遇到雨、雪等天气 时， 图像的反射率会有较大的变化。 ２） 地表的二向反射特性 对比算法应用于 ＴＭ 等高分辩率的图像时， 选取一幅清晰图像即可完成短时间序列内 一组图像气溶胶光学厚度的反演。但对于分辨率相对较低的图像， 如 ＭＯＤＩＳ， ＭＩＳＲ 等， 各图 像的对应像元的几何条件存在差异， 将受到地表二向反射特性的影响， 由此计算出的气溶胶 光学厚度将会产生较大的误差［５］。为解决这一问题， Ｈｏｌｂｅｎ 等从一系列不同几何条件的清晰 图像中寻找几何条件相似的图像反演气溶胶光学厚度［１４］， 这种方法能够较好的解决因为受 到地物二向相性反射的影响而产生的误差， 但由于大部分的极轨卫星重复观测时间较长， 以 及云、雾等天气的影响， 短时间内一系列几何条件相似的图像选取非常困难， 从而大大降低 了对比算法的应用。 ３） 清晰图像的选取 在对比算法中， 清晰图像的选择是根据图像的清晰程度确定的， 不同研究人员使用不同 的标准， 具有很强的主观性。对清晰图像的气溶胶光学厚度的估计误差会直接影响待反演目 标 图 像 的 反 演 精 度 。Ｔａｎｒé等 人 提 出 使 用 太 阳 分 光 光 度 计 测 量 气 溶 胶 光 学 厚 度 以 确 定 清 晰 图像的气溶胶光学厚度［１１］， 这对提高 ＴＭ 等空间分辨率较高的卫星图像的反演精度效果明 显， 但对于 ＭＯＤＩＳ、ＭＩＳＲ 等空间分辨率较低的图像， 由于气溶胶剧烈的空间变化特性， 这种 方法仍然不能很好的解决清晰图像选取带来的误差问题。 ４） 临近像元的选择 对比算法要求寻找两个或两块亮度对比明显的像元或区域， Δρｉ， ｊ 的大小对最终的反演 精度具有较大的影响［１１］。对临近像元选择的这一要求， 使得对比算法在沙漠等大范围地表相 对均一的地区， 气溶胶光学厚度反演精度受到影响［１４］。 对比算法目前仍处于探索阶段， 仅用于局部地区特定时间内气溶胶光学厚度反演， 把该 方法用于全球尺度范围内气溶胶光学厚度反演， 仍存在较大的困难。
第 ２５ 卷 第 ３ 期 ２００６ 年 ５ 月
地理科学进展 ＰＲＯＧＲＥＳＳ ＩＮ ＧＥＯＧＲＡＰＨＹ
Ｖｏｌ．２５， Ｎｏ．３ Ｍａｙ， ２００６
高反射率地区气溶胶光学厚度遥感反演： 现状及展望
孙 林， 柳钦火， 刘 强， 陈良富
（ 中国科学院遥感应用研究所， 北京师范大学， 遥感科学国家重点实验室， 北京 １００１０１）