PSO聚类算法的京津冀地区气溶胶光学厚度反演

作者：王书涛; 王贵川; 凡堃堃; 吴兴; 王玉田

来源：光谱学与光谱分析, 2020, 40(11): 3321-3327.

• 气溶胶
• GF-4卫星多光谱数据
• 京津冀地区
• PSO聚类算法

气溶胶光学厚度(AOD)是气溶胶浓度和大气浊度的重要表征参数。通过遥感手段实现大气气溶胶光学厚度的反演是大气监测与治理过程中的重要方式,其中遥感反演AOD的重点和难点是如何选择适合卫星传感器成像特点的方法和符合研究区域的气溶胶类型。针对传统暗目标法无法直接应用于高分四号(GF-4)卫星多光谱遥感数据的问题,通过研究得出了GF-4卫星多光谱数据中红、蓝波段等效地表反射率的分布和两者之间的线性关系,结合AOD反演原理改进暗目标法使其适用于GF-4卫星多光谱遥感数据;分析6S辐射传输模型输入参数中气溶胶类型对AOD反演精度的影响,结果表明气溶胶类型是影响AOD高精度反演的关键要素之一;利用粒子群(PSO)聚类算法对京津冀地区气溶胶特性实测样本进行聚类分析,通过分析各个气溶胶类型聚类结果的占比和半衰期变化情况,最终确定聚类得到的C1、 C4型和6S模型内置的大陆型气溶胶类型进行京津冀地区的AOD反演。为了验证不同气溶胶类型AOD反演结果的精度,将反演结果与MODIS气溶胶产品和气溶胶自动观测网(AERONET)地基站点数据进行对比验证,通过相关系数、绝对误差等评价标准对不同气溶胶类型的适用性和特点进行评价。实验结果表明,以细粒子为主导的C4型气溶胶更满足京津冀地区夏秋两季的气溶胶特点,与AERONET地基数据的一致性较好,进一步证明了PSO聚类算法能够有效减小气溶胶类型的差异对AOD反演精度的影响。

• 单位
  燕山大学