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为解决多源遥感卫星气溶胶光学厚度产品不一致的问题，本文首先定量研究了不同卫星气溶胶光学厚度(AOD)数据产品的不确定性与地表反照率，AOD本身值的大小，气溶胶细粒子比，以及气溶胶类型之间的关系。基于不确定性分析的结果，本文开发了一套新的融合算法，通过对多源遥感卫星的AOD数据产品进行有效的融合，得到了具有较高一致性的中国地区的AOD数据集。新的融合算法需要首先以地基AERONET的AOD数据为参数标准，计算不同的AOD取值范围和不同的地表反照率范围下每种卫星AOD数据产品的误差，然后基于最大似然法，通过不同卫星AOD数据产品的误差计算得到相应的权重，对多源卫星AOD产品进行融合。 在本文中，我们以多源遥感卫星（MODIS，MISR和SeaWiFS三种传感器）多种反演算法（MODIS的DT算法，DB算法和SRAP算法）的AOD数据产品为主要数据源，应用该融合算法生产得到了空间分辨率为0.1°×0.1°的2007年中国陆地气溶胶光学厚度数据集。测试发现，该融合算法可以有效的提高单一卫星反演的AOD产品的空间覆盖范围，降低多源遥感卫星AOD产品的不一致性，同时具有较好的精度。融合后的AOD数据集与地基CARSNET观测的AOD数据的相关系数可达0.91，均方根误差为0.16。 为了全面的评估融合后的AOD数据集的精度，本文采用了多种比较方法。首先，将融合后的AOD数据集与融合前单一卫星AOD数据产品分别与CARSNET站点测量值进行比较。验证结果表明，融合后的AOD数据集的误差均值和绝对误差均值均不高于任何单一的融合前的AOD数据产品。另外，在MODIS的三种AOD产品和融合后AOD数据集均有值的情况下，通过应用泰勒图对融合后的AOD数据集的精度进行了进一步的分析。结果表明:融合后的AOD数据集与CARSNET观测的AOD数据的相关性最高，均方根差值最低。最后，我们利用融合后的AOD数据集观测了2007年5月26日至6月16日期间发生在中国东部和中部的一次秸秆燃烧事件。结果表明融合后的AOD数据在扩大对秸秆燃烧产生的气溶胶的观测范围的同时具有较好的精度（RMSE=0.17）。基于融合后的AOD结果图发现在6月6日前，AOD的高值发生在中国的中部和东部地区，6月12日之后，AOD的高值区扩展到了中国的东北部地区。 在今后的研究中，将该融合算法从中国地区推广到全球，从而更好的为气候研究等应用提供更精确的AOD产品。