利用卫星数据遥感陆地气溶胶一直是国际上研究的难点与热点。目前国际上常用的气溶胶反演算法需要假定气溶胶类型或利用其他统计关系事先估计出地表反射率模型等参数,因此,对反演结果的精度存在极大影响。利用新一代传感器MODIS(中分辨率成像光谱仪)数据,DDV(Dark Dense Vegetation)算法反演陆地气溶胶的分布以及性质已经取得了较好的效果。然而,该算法只适用于诸如水体、浓密植被等较低地表反射率区域,大大限制了该算法的实际应用范围,尤其是无法应用于城市等亮地表区域气溶胶的遥感反演。 本文中研究致力于解决的关键问题为无须上述假设或利用其他统计关系事先估计出地表反照率,而将地表真实反照率作为反演目标变量之一。使陆地气溶胶的反演,不再受地表反射类型的限制,对于较高反射率的地表依然有效,解决目前国际上高反射率下垫面气溶胶反演无效的难题,扩大气溶胶反演算法的适用范围。提高陆地气溶胶尤其是城市等亮地表下垫面区域的反演精度。 本文中提出了基于利用TERRA和AQUA双星MODIS数据的协同反演模型算法(SYNTAM-Synergy of Terra and Aqua MODIS),用以反演陆地气溶胶的光学厚度等信息。该算法实现了地表反射率与气溶胶光学厚度的同时反演,可应用于各种地表反射率类型,包括城市等亮地表区域。我们以北京以及周边地区为示范区,进行了初步的反演应用研究,并通过与国际AERONET的地面观测数据对比进行了初步的反演验证,结果表明,该算法具有较高的精度,进一步的验证工作还在继续。 另外,本文中将探索国际上最新的科学计算技术-网格计算(Grid Computing)在气溶胶遥感中的示范性应用,开发了基于网格计算平台的高通量遥感信息处理网格节点内的气溶胶反演(GCP-ARS)(Grid Computing Platform for Aerosol Remote Sensing)中间件,实现了典型的气溶胶遥感反演算法在网格计算平台下的并行及应用,用以解决气溶胶反演的计算量大,耗时长,获得反演结果的时效性差等问题,进而实现气溶胶的快速遥感反演。