Ein Forschungsteam unter der Leitung von Prof. Sun Xiaobing vom Anhui Institute of Optics and Fine Mechanics, Hefei Institutes of Physical Science (HFIPS), Chinese Academy of Sciences (CAS) hat einen optimalen Inversionsalgorithmus vorgeschlagen, der auf der kombinierten Nutzung von Multiband basiert Intensitäts- und Polarisationsinformationen. Dieser Algorithmus kann die Anforderungen der Einzelwinkel- und Multiband-Polarisationsaerosoldetektion erfüllen.
Die Studie wurde veröffentlicht in Fernerkundung.
Die optische Tiefe von Aerosolen (AOD) wird verwendet, um den Extinktionseffekt von Aerosolen auf die Sonnenstrahlung zu charakterisieren, was eine wichtige Rolle bei der atmosphärischen Korrektur der Fernerkundung und der Bewertung der Feinstaubbelastung spielt.
Der vorgeschlagene Algorithmus benötigt keine vorherige Information des Bodens. Es verwendet Polarisationsinformationen des kurzwelligen Infrarotbands, um Boden- und Atmosphäreninformationen zu trennen, und verwendet dann skalare Informationen, um das Endergebnis zu erhalten.
„Durch die Entkopplung von Oberfläche und Atmosphäre kann unsere Methode Inversionsfehler und räumlich-zeitliche Anpassungsfehler vermeiden, die durch die späte Aktualisierung der Oberflächenreflexionsdatenbank verursacht werden“, sagte Prof. Sun.
Zur Überprüfung des Algorithmus nutzten die Forscher die Beobachtungsdaten eines hochpräzisen Polarisationsscanners (POSP) an Bord des hyperspektralen Beobachtungssatelliten (GF-5B).
„Im Vergleich zu AOD-Produkten von Aerosol-Roboternetzwerkstationen in verschiedenen Regionen kann der Algorithmus AOD über verschiedene Oberflächen abrufen“, sagte Prof. Sun. „Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass die Wirksamkeit des Algorithmus unter verschiedenen Verschmutzungsbedingungen mit Moderate-Resolution Imaging Spectroradiomete (MODIS) AOD-Produkten verifiziert wird.“
Mehr Informationen:
Yizhe Fan et al., Aerosol-Retrieval-Studie von einem Partikelbeobachtungs-Scanning-Polarimeter an Bord von Gao-Fen 5B ohne vorherige Oberflächenkenntnisse, basierend auf der optimalen Schätzmethode, Fernerkundung (2023). DOI: 10.3390/rs15020385