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2017年中国城市化率已达到58.52%。城市化和工业化进程的加速推进加剧了大气污染程度,迫切需要有效而及时地解决大气污染的监测、防范与治理问题。快速、准确地把握城市化扩展情况,是降低和防范城市化过程中所产生大气污染问题的有效途径。痕量气体SO2是困扰中国城市空气质量的主要污染物之一。研究城市化扩展对大气污染的影响,可为新型城市化建设的大气污染治理提供参考依据。本文选取中原城市群为研究区域,首先利用MODIS数据获得生物物理成分指数（Biophysical Composition Index,BCI）图像,结合夜间灯光数据（Nighttime Light,NTL）与BCI指数提出一种BCI辅助夜光数据指数（BCI Assisted NTL Index,BANI）提取城市用地信息,得到城市用地分布。其次,采用OMI二级数据产品,利用波谱对差值残差法对SO2浓度进行反演,得到SO2柱浓度的空间分布特征。最后,利用TASI航空高光谱热红外数据,采用杂波匹配滤波法和膨胀扩张的思想对SO2进行监测,获取其污染源及扩散痕迹。主要研究内容如下:（1）提出一种获取城市用地信息的方法。将BCI指数和夜间灯光数据相结合提出了BANI指数,用于提取中原城市群城市用地。该方法可以在细微特征上更准确的描述城市建成区,且轮廓较为细致。同时,相比于NDVI SVM提取方法该方法平均总体精度（OA）提高了6.67%,平均Kappa系数提高了0.28。尤其对地表不透水面、裸土、植被混合程度较高的城市,精度提高最明显,总体精度最高可提高9.77%,Kappa系数最高可提高0.4。BANI指数方法是一种能够提取城市用地信息的准确而可靠的方法,且对于发展中的中、小型城市更具备优势。（2）得到中原城市群2007-2017年城市动态变化及区域SO2时空变化特征。通过BANI指数法获得2007-2017年间中原城市群城市动态变化,利用OMI数据反演的SO2浓度数据,获得SO2柱浓度时空分布特征。对以上变化及特征进行分析,包括整体趋势及单个城市的特征分析。（3）提出一种航空高光谱热红外SO2气体监测算法。以TASI航空高光谱热红外数据为数据源,提出一个航空高光谱热红外痕量气体检测算法,基于杂波匹配滤波（Clutter matched filter,CMF）算法,将膨胀扩张思想引入算法,进而对高光谱热红外图像中的痕量气体进行识别和检测。通过与地表温度结果的对比,该方法可以反映痕量气体的扩散趋势和扩散轨迹。