随着城市化和工业化在我国的迅猛发展,各种大气污染物的排放量日益增加,使得城市空气质量日益恶劣。在我国大部分地区,气溶胶粒子已经成为影响空气质量的主要污染物。气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,简称AOD)是研究大气环境的重要参数,其反演精度、空间分布特征一直是大气污染研究的热点。目前,利用多源卫星遥感数据遥感反演大气气溶胶参数是探测大气污染物空间分布及其变化趋势的重要手段,可以为气溶胶监测和大气污染整治提供科学依据和技术支持。在国家自然科学基金项目“长三角地区气溶胶污染特征与形成机制研究”(No.41671428)的资助下,本论文以GOCI为数据源,在MODIS数据的支持下进行了气溶胶光学厚度的反演。与其它传感器相比,GOCI传感器具有较高的空间分辨率、时间分辨率以及较高的信噪比,有利于快速捕捉大气动态变化信息,在遥感大气气溶胶方面具有广阔的应用前景。为充分发挥此传感器在气溶胶监测方面的应用潜力,对其气溶胶遥感反演算法的研究显得尤为重要。由于GOCI传感器缺少中红外2.12μm通道,无法用MODIS暗像元算法来确定地表反射率,且GOCI 一天可以获取八景影像,时间间隔为1小时,一天当中影像之间的地表反射率变化显著地受到太阳、地面目标、传感器三者之间的几何位置关系的影响,因此如何比较准确地确定GOCI地表反射率是本文研究的重点。本文选择长江三角洲地区为研究区域,将半经验核驱动模型(Ross-Li模型)与MODIS V5.2算法相结合来确定GOCI观测几何角度下的地表反射率,然后调用6S辐射传输模型建立的查找表反演了2013年1月到2015年2月期间的GOCI气溶胶光学厚度。论文的研究工作和主要结论如下:(1)利用 MODIS BRDF/Albedo 产品 MCD43A1 数据,基于 Ross-Li 模型模拟了 MODIS和GOCI观测几何角度下的地表二向反射率,并运用MODIS V5.2算法得到了 MODIS地表反射率,将三者进行联立,计算得到了 GOCI观测几何角度下的MODIS地表反射率,接着进行两种数据源之间的地表反射率转换(即波段修正)便得到了 GOCI本身的地表二向反射率。(2)完成了对两种传感器的波段转换修正,以修正光谱响应函数不同带来的误差。从ENVI标准波谱数据库中选取了 26种典型地物的地表反射率曲线,利用GOCI和MODIS两种传感器的波谱响应函数计算得到26种典型地物在两种传感器蓝光波段的地表反射率,最后通过回归拟合建立了两种传感器蓝光波段地表反射率之间的线性转换关系,线性表达式为:ρGOCI=ρMODIS*1.0247 + 0.0064,R2为0.9953,具有显著的相关性,从而将GOCI观测几何角度下计算得到的MODIS地表二向反射率转换为GOCI本身的地表二向反射率。(3)利用MODIS数据反演的500m空间分辨率气溶胶光学厚度和地面观测数据对GOCI反演结果分别进行了空间对比分析和精度验证。与MODIS AOD反演结果的空间分析表明,二者具有很好的相关性,相关系数R为0.8002。与地面观测数据的验证结果表明,二者之间相关性显著(P<0.01),太湖站R2为0.853,RMSE为0.0946;学正楼站R2为0.8187,RMSE为0.1306。从相关性与RMSE比较得出,太湖站反演结果比学正楼站较好。同时,GOCI反演结果和地面观测结果的日内时间变化趋势具有显著的一致性,表明GOCI反演结果具有监测长江三角洲地区气溶胶光学厚度日内变化的能力。空间分析与地面验证的结果表明,本文GOCI AOD反演结果较为可靠。