细模态气溶胶主要来自于人为源排放，对于全球的辐射平衡、气候变化、人类健康具有重要的影响。中国科学院空天信息创新研究院遥感卫星应用国家工程实验室李正强研究员大气环境遥感研究团队发展了一种新的细模态气溶胶光学厚度（AOD_f）反演算法（SNOSPR）。相较于传统的反演方法，SNOSPR利用地表偏振反射率基本不随波长变化特性，不依赖于地表偏振反射率二向性分布模型（BPDF），进而能够避免使用BPDF带来的估算误差。SNOSPR能够实现AOD_f、Ångström exponent和地表偏振反射率（SPR）的同时反演。该研究将SNOSPR方法应用于法国POLDER-3多角度偏振数据，并将反演结果与POLDER官方产品和地基AEROENT结果进行对比分析和长时间序列的验证，结果显示SNOSPR反演的产品在空间分辨率、地表适用性、精度等方面由于官方产品。另外，该研究从不同方面对SNOSPR算法进行了误差敏感性分析。

   最后，SNOSPR算法应用于DPC数据，初步验证效果良好，未来可进一步开展更全面的DPC传感器数据测试与验证，推进国产DPC传感器数据的应用和多角度偏振卫星遥感反演气溶胶算法的发展。

图1. 月均AOD_f（865nm）结果对比，（a）POLDER官方产品L2_LGC，空间分辨率18km，

（b）SNOSPR算法反演结果，空间分辨率6km，（c）为两者的差异

图2.典型案例AOD_f（865nm）结果对比（2011年11月15日），

(a)真彩色图, (b)本研究AOD_f反演结果, (c)POLDER官方产品L2_LGC

图3. AOD_f反演结果与地基AERONET数据进行验证，

（a）全部站点，（b）城市，（c）农田，（d）湿地。

蓝色代表SNOSPR反演结果，红色代表POLDER官方产品。

评价指标包括相关系数R，均方根误差RMSE，反演结果落在期望误差范围内的比例Gfrac

表1 SNOSPR 和 L2_LGC 反演结果验证汇总表，其中最优的结果加粗显示

图4.SNOSPR算法应用于我国GF-5卫星DPC传感器数据反演的AOD_f结果（2018年11月24日-30日）

   上述研究成果发表在SCI期刊Remote Sensing of Environment（IF=8.213）上，第一作者是中国科学院空天信息创新研究院李正强研究员团队博士研究生葛邦宇。该工作得到了国家杰出青年基金项目（41925019）和国家自然科学基金项目（41671367, 41871269）的支持。

原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0034425720302649

引用格式：Ge, B.; Mei, X.; Li, Z.; Hou, W.; Xie, Y.; Zhang, Y.; Xu, H.; Li, K., Wei, Y. An improved algorithm for retrieving high resolution fine-mode aerosol based on polarized satellite data: Application and validation for POLDER-3. Remote Sensing of Environment. 2020, 247,11894

新闻链接：多角度偏振卫星气溶胶遥感新算法—空间分辨率和精度获得提升

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