《中国科学院空天信息创新研究院:大气甲烷卫星传感器和遥感算法研究综述》

  • 来源专题:大气污染防治与碳减排
  • 编译者: 李扬
  • 发布时间:2023-10-17
  •     全球气候治理和温室气体减排刻不容缓,对大气甲烷的监测逐渐成为碳减排的重点与热点。利用卫星遥感探测速度快、覆盖范围广、获取信息丰富等优势,可以实现高精度、高时空分辨率且全球覆盖的大气甲烷浓度监测。我国在2020年9月明确提出了“双碳”目标,大气甲烷卫星遥感和反演研究正是其中的重要环节。中国科学院空天信息创新研究院李正强研究员团队,结合大气甲烷卫星遥感发展现状与双碳目标的战略需求,对大气甲烷卫星传感器和遥感算法进行了全面细致的综述。首先,对卫星发展情况进行“全梳理”;其次,对反演算法进行“全覆盖”;最后对未来趋势进行“全总结”。

  • 原文来源:https://www.opticsjournal.net/J/NewOptics/News/PT2310160000192Y5b8.html
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    • 发布时间:2025-03-07
    • 【内容概述】据中国光学期刊网3月3日报道,近日,中国科学院空天信息创新研究院(空天院)石崇研究团队在气溶胶遥感反演方面,提出一种基于大气辐射传输模型(物理机理)与迁移学习(数据驱动)融合的全新遥感算法AIRTrans,实现了气溶胶光学特性的精准高效反演。 针对静止卫星(如Himawari-8/AHI)高频次观测需求,研究团队创新性地提出一种融合大气辐射传输模型与机器学习的AIRTrans算法。首先,研究团队基于辐射传输模型,充分考虑多种气溶胶类型光学特性与地表特性,构建了卫星仿真模拟数据库,预训练神经网络模型;之后,进一步通过地面实测数据对模型进行微调,显著提升真实场景泛化能力。该算法构建了小时级的地表反射率数据库,并综合考虑背景气溶胶的影响。 与地面观测数据的验证结果显示,AIRTrans算法在全球多区域独立验证中表现优异,AOT和FMF反演结果的均方根误差(RMSE)分别为0.132和0.146,较Himawari-8卫星官方产品精度提升约40%和49%。尤其在细模态比反演方面,该算法成功解决了官方产品存在的系统性低估问题。此外,在沙尘暴与雾霾污染事件的监测方面,AIRTrans算法成功捕捉到AOT与FMF时空演变过程,这将为极端污染的动态监测及预警提供新的契机。 该研究提出的算法框架具有很强的普适性,可拓展至其他多光谱传感器的气溶胶参数反演,为碳中和背景下大气污染精准治理、气候效应评估等需求提供关键技术支撑。该成果以“Development of a hybrid algorithm for the simultaneous retrieval of aerosol optical thickness and fine-mode fraction from multispectral satellite observation combining radiative transfer and transfer learning approaches”为题,发表于国际遥感领域顶级期刊《Remote Sensing of Environment》(中国科学院一区,IF=11.1)。 (文献见附件)
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