针对PM2.5遥感模型对气溶胶细粒子比FMF(Fine mode fraction)参数的需求,结合多光谱偏振传感器对大气探测的优势,基于最优估计OE(Optimal Estimation)反演框架,提出了一种基于线偏振度(Degree of Linear Polarization)测量的FMF最优化...针对PM2.5遥感模型对气溶胶细粒子比FMF(Fine mode fraction)参数的需求,结合多光谱偏振传感器对大气探测的优势,基于最优估计OE(Optimal Estimation)反演框架,提出了一种基于线偏振度(Degree of Linear Polarization)测量的FMF最优化反演方法。采用矢量化的辐射传输模式UNL-VRTM进行地基天空光的线偏振度观测模拟,分析了线偏振度对FMF参数的波段敏感性,并基于仿真数据开展了算法的反演测试。研究结果表明:偏振测量在长波近红外波段对FMF的敏感性高于可见光波段;基于OE框架的FMF反演算法具有良好的闭合性;在地基天顶观测模式下,引入线偏振度测量参与反演能够有效提高FMF的反演精度,FMF反演误差从1.4%下降到了0.18%。最优化反演方法对于气溶胶遥感具有一定的潜力和可行性,有望成为提高PM2.5遥感监测能力的新途径。展开更多
文摘针对PM2.5遥感模型对气溶胶细粒子比FMF(Fine mode fraction)参数的需求,结合多光谱偏振传感器对大气探测的优势,基于最优估计OE(Optimal Estimation)反演框架,提出了一种基于线偏振度(Degree of Linear Polarization)测量的FMF最优化反演方法。采用矢量化的辐射传输模式UNL-VRTM进行地基天空光的线偏振度观测模拟,分析了线偏振度对FMF参数的波段敏感性,并基于仿真数据开展了算法的反演测试。研究结果表明:偏振测量在长波近红外波段对FMF的敏感性高于可见光波段;基于OE框架的FMF反演算法具有良好的闭合性;在地基天顶观测模式下,引入线偏振度测量参与反演能够有效提高FMF的反演精度,FMF反演误差从1.4%下降到了0.18%。最优化反演方法对于气溶胶遥感具有一定的潜力和可行性,有望成为提高PM2.5遥感监测能力的新途径。
