霾光学厚度卫星遥感反演的处理流程

1.霾像元识别

基于MODIS的暗像元算法中霾像元的识别，针对暗像元算法无法处理的霾区域，开展霾气溶胶光学厚度的反演。根据MODIS提供的冰、雪和地表分类等辅助数据,以及云掩码统计像元区域内各要素比例，对千云掩码大于90%的像元区域不进行反演。

2.地表反射率获取

我国霾天的发生一般存在一周左右的发展过程，即从比较稳定的晴朗天气开始，随着空气湿度的逐渐增大使吸湿性颗粒物增长，能见度逐渐下降的过程。在这个过程中，不存在降水等改变地表反射率事件，所以假定霾天发生过程的地表反射率不发生变化，选择最临近晴朗天气的MODIS数据进行大气校正，生产地表二向反射率(BRDF)产品，作为随后几天霾天气溶胶光学厚度反演时的真实地表反射率。地表二向反射率采用AMBRALS算法，AMBRALS算法的理论基础是核驱动模型，它利用具有一定物理意义的核的线性组合来拟合地表的二向性反射特征。二向性反射可以分解为各向同性反射(常量)、体散射和几何反射三部分，而每个部分使用不同的BRDF模型核，按最小误差原则组合成一个新的BRDF模型。

3.霾光学厚度反演

以查找表为基础进行反演。查找表是通过设定不同卫星观测几何参数，不同的观测波段，使用6S软件进行辐射传输计算得出。霾反演算法利用从MODIS数据中读取的观测几何参数，在霾查找表插值出相应的ρ0、T(μ_s,)T(μ_v)和S参数；然后根据临近晴朗天的BRDF核系数计算出可见光波段的地表反射率，并按不同的光学厚度值内插获得ρ0、T(μ_s,)T(μ_v)和S等参数值，最后计算假定的表观反射率，对真实的表观反射率进行线性插值获得大气气溶胶光学厚度。广西善图科技有限公司。