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《首都师范大学》 2014年
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大气可吸入颗粒物遥感反演方法研究

罗娜娜  
【摘要】:近年来,随着雾霾天气的频繁出现,大气污染(尤指PM2.5),已成为全国人们关注的热点之一。目前获得大气颗粒物空间分布主要有两种途径,一是野外实地监测,结合地统计分析以获得颗粒物全局分布数据;二是利用遥感影像,因其覆盖范围广、实时性好等特点,获取相关参数,建立AOT(Aerosol OpticalThickness)与颗粒物之间关联方程,间接获取颗粒物污染数据。然而,随着研究的深入发现,地基测量操作性存在很大的局限性,如采用随机采样、统计插值的方法,以分析大范围内的颗粒物污染,往往忽略了其存在的非同步性、采样点少、费时费力等缺点。因此,颗粒物分布研究重心转移至遥感影像已成为学术界普遍的趋势。 本文以北京为主要研究区,基于Landsat7、Landsat8、MODIS等不同数据源,采用了5种方法来反演AOT(分别为SARA算法、改进的SARA算法、黑像元算法、IARA-Landsat算法及基于Landsat8的AOT反演算法)。随后以AERONET地基测量站点提供的AOT数据为标准,并与MODIS MOD04AOT产品进行比较,以评价反演模型的精度。利用Landsat和MODIS影像,并借助反演的AOT气溶胶光学厚度获得颗粒物分布情况,同时引进气象因子以提高颗粒物反演精度。结论如下: (1) SARA算法具有较高精度,与48个地基样本点进行相关分析,相关系数可达0.95;改进的SARA算法,与同期MODIS MOD04相比,相关系数为0.83,其解决了在无AERONET站点提供反演参数(如对称因子和单次反照率)情况下的AOT反演。 (2)利用IARA-Landsat算法,解决了城市AOT “亮像元”的反演难题。研究中基于“清洁日”与“混浊日”同期卫星遥感影像,其中暗像元按照NASA V5.2算法进行计算,亮像元的地表反射率为“清洁日”地表反射率并代入计算。将基于IARA-Landsat算法反演的AOT, MODIS MOD04AOT产品与AERONET站点进行对比,结果得出IARA-Landsat算法具有很高的反演精度。 (3)使用NASA V5.2算法计算地表反射率以反演AOT,并基于传统多元线性模型和BP神经网络,结合气象因子和相关污染物反演PM2.5中发现BP模型拟合PM2.5优势明显,精度比传统拟合模型高。
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