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摘要
风云四号A星（FY-4A）是中国第二代静止气象卫星的首颗星，多通道扫描成像辐射计AGRI (Advanced Geosynchronous Radiation Imager)是搭载在FY-4A上的主要光学载荷之一。AGRI具有高频率观测特点（每天观测205次），在大气气溶胶的遥感高频监测方面具有良好应用潜力，但目前官方还未发布相应的气溶胶数据集。本文旨在针对AGRI数据的特点开发基于地表反射率比值库的反演算法以生产高精度的AGRI气溶胶数据集。本文首先基于再分析数据对去云后的AGRI L1级数据进行气体吸收订正；然后利用背景气溶胶光学厚度AOD(Aerosol Optical Depth)对一个月内的“次暗像元”进行大气校正以获取AGRI 0.65μm和0.83μm通道的地表反射率，进而获取这两个通道的地表反射率的比值，完成每个月的地表反射率比值库的构建；最后便可以基于已构建的地表反射率比值库实现地气解耦，完成气溶胶的遥感反演。该算法已被应用于2019年5—10月京津冀地区的气溶胶反演，AGRI AOD反演结果与美国国家航天局发布的MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) AOD数据集、日本气象厅发布的AHI (Advanced Himawari Imager) AOD数据集的对比结果显示它们具有基本一致的空间分布趋势。利用AERONET (Aerosol Robotic Network)数据验证的结果显示AGRI AOD数据集具有较高的精度，且其精度要优于AHI AOD数据集和MODIS AOD数据集。AGRI AOD数据集的平均绝对误差，均方根误差，与地基数据的相关系数和误差落在期望误差±(0.05+0.15AODAERONET)范围内的反演结果所占的比例分别是0.09%,0.12%,0.91%和65.86%。上述验证结果表明基于地表反射率比值库的方法反演AGRI AOD具有可行性，且反演结果具有较高的精度。
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