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大气气溶胶具有很强的时空变化性，尤其是在大气污染较重的重工业城市地区。地基观测提供时间上连续的大气气溶胶实测结果，而卫星遥感可以提供大气气溶胶的空间分布监测结果。一般的极轨卫星一天一次或者数天一次的观测，不能很好的描述大气气溶胶的时间变化特性，只有静止卫星才具有提供高时空分辨率大气气溶胶监测结果的能力。 韩国发射的静止海洋卫星COMs-1(Communication、Ocean& MeteorologicalSatellite-1)上携带的GOCI（Geostationary Ocean Color Imager）传感器以海洋监测为主，也具备较好的陆地监测潜力，但传感器本身的陆地辐射特性存在偏差。为改善GOCI陆地辐射特性，基于2013年4月份MODIS(Moderate ResolutionImaging Spectroradiometer)数据，选择3种典型地表类型，对GOCI开展交叉辐射定标，弥补场地定标成本较高、定标参数更新周期长的不足，拓展其陆地定量遥感监测能力。在交叉辐射定标中，考虑到GOCI和MODIS传感器相应波段光谱响应函数之间的匹配，通过辐射传输模拟，订正两传感器光谱响应函数之间的差异;通过选取两传感器同一过境时刻的数据，降低太阳角度对辐射定标的影响，提高交叉定标精度。利用MODIS数据模拟GOCI相应波段的表观辐亮度与GOCI实测结果相比，R2大于0.88。对定标结果进行初步验证，表明交叉辐射定标后，GOCI陆地上的辐射特性满足基本的定量遥感需求。 在大气气溶胶参数反演方面，本文利用高时间分辨率静止轨道卫星传感器观测特点:卫星与地球保持相对静止状态，传感器对于同一地理位置观测天顶角和方位角不随时间变化，在不同时相遥感数据中，太阳-观测几何中只有太阳天顶角和方位角随着时间变化而缓慢变化;高时间分辨率观测数据，在相邻两天同一时刻的数据太阳天顶角变化较小。针对相邻两天，同一时刻的数据，以上两个特点可以将地表BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)效应引起的地表反射率变化降低到最小。在此基础上，基于大陆型气溶胶模型建立查找表，利用价值函数在地表反射率变化最小的假设，进行查找计算，查找出两天地表反射率变化差异最小情况下对应的大气气溶胶参数，作为大气气溶胶反演结果。用以上方法基于2013年4月1日到2014年1月31日的GOCI数据，进行气溶胶光学厚度反演。将本文反演结果与AEORNET(AErosol RObotic NETwork)实测结果进行对比验证，结果表明反演结果与地基实测结果有很好的一致性，说明此算法可以有效地进行高时间分辨率气溶胶光学厚度反演。 在气溶胶光学厚度反演算法基础上，改进建立查找表时所用的气溶胶模型，用一个粗模态气溶胶模型和细模态气溶胶模型，根据不同的细模态比例进行线性组合，代替大陆型气溶胶模型，用于更详细地描述实际的大气气溶胶模型。基于新建立的新查找表，利用相同气溶胶反演算法进行反演，同步获取大气总气溶胶光学厚度以及细模态比例(Fine-Mode Fraction)参数。并利用AERONET实测结果对GOCI反演结果进行验证。验证结果表明，气溶胶模型改进后反演的总的气溶胶光学厚度与地基实测结果有很好的一致性，并且优于单一采用大陆型气溶胶模型建立查找表的反演结果。 综上所述，本文首先对海洋静止卫星传感器GOCI进行陆地定标，改善其陆地辐射特性，为GOCI陆地定量遥感应用奠定基础;其次，在GOCI陆地定标基础上，发展利用时间序列GOCI数据获取高时间分辨率大气气溶胶光学厚度的方法;最后，对气溶胶光学厚度反演方法进行改进，改进气溶胶模型参数，进行气溶胶光学厚度和细模态比例同时反演。本文基于GOCI数据成功实现对中国北部区域的高时间分辨率大气气溶胶监测，在大气环境监测中有具有重要的意义。