近年来，我国东部地区长时间大范围的灰霾天气频繁发生，引起灰霾灾害的大气细颗粒物(PM2.5)污染问题亦受到社会各界的广泛关注。卫星遥感作为大气污染监测的重要技术手段之一，可以在大气细颗粒物的污染监测当中发挥重要作用。　　本文以南京市仙林地区为研究区域，利用MODIS气溶胶产品，结合地面实测大气污染物及气象数据，分析了MODIS气溶胶光学厚度与大气细颗粒物质量浓度的相关关系，建立了全年及分季节的细颗粒物质量浓度卫星遥感估算模型，并在深入探究不同气象因素影响的基础上对模型进行修正，提高了模型的精度。　　研究表明，仙林地区大气细颗粒物质量浓度日变化趋势呈现双峰型态，细颗粒物占可吸入颗粒物的比例日变化呈现三峰型态。1月大气细颗粒物质量浓度最高，8月最低;4月细颗粒物占可吸入颗粒物的比例最低，6月和1月所占比例较高。冬季浓度明显大于其他三个季节，春季细颗粒物占可吸入颗粒物的比例较小。在湿度水平大于80％的条件下，细颗粒物质量浓度和SO2，NO2污染气体浓度的相关性较高。在气象要素分析中，对于细颗粒物质量浓度影响最大的是湿度和风速。　　通过对气溶胶垂直分布的研究和对以往研究中两种不同湿度订正方法的比较，认为对细颗粒物质量浓度做湿度订正比对气溶胶光学厚度作湿度订正的方法所建立的估算模型具有更高的精度和稳定性。用垂直订正后的气溶胶光学厚度与湿度订正后的细颗粒物质量浓度进行拟合建模，全年和四季模型的确定性系数较直接估算模型均有一定幅度的上升。引入风速、气压和气温等气象因子参与细颗粒物质量浓度卫星遥感估算模型的构建，建立的多元回归模型的相关系数除夏季外均有进一步提高。　　基于MODIS气溶胶光学厚度与地面PM2.5质量浓度的研究结果表明，卫星遥感可以有效地监测地面大气细颗粒物污染状况。