【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近期，中國科學院合肥物質(zhì)院安光所光學遙感研究中心遙感信息表征團隊在高光譜氧A吸收波段反演氣溶膠垂直分布方面取得進展。相關研究成果以《基于OCO-2 O2 A波段觀測的LSTM和Transformer組合模型改進氣溶膠垂直分布反演》為題，發(fā)表于遙感領域國際知名期刊Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing。
 

　　針對大氣氣溶膠垂直分布時空變化顯著、傳統(tǒng)遙感方法反演精度受限的難題，研究團隊創(chuàng)新性地將深度學習技術引入大氣遙感領域。該研究基于對氣溶膠垂直分布敏感的OCO-2衛(wèi)星氧A波段高光譜數(shù)據(jù)，構(gòu)建了融合長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM)與 架構(gòu)的混合機器學習模型。為優(yōu)化算法性能，團隊特別開發(fā)了基于物理信息量的波段優(yōu)選方法，有效降低了輸入數(shù)據(jù)的維度復雜度。
 

　　研究選取非洲大陸及鄰近海域為示范區(qū)域，通過激光雷達CALIOP觀測數(shù)據(jù)驗證表明:新型算法反演的氣溶膠光學厚度(AOD)均方根誤差降至0.0284(相關系數(shù)0.6893)，氣溶膠層高度(ALH)均方根誤差僅為0.952(相關系數(shù)0.7866)，反演結(jié)果具有很好的一致性，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)反演方法。該成果不僅提升了氣溶膠垂直分布參數(shù)的定量反演精度，也為大氣輻射傳輸模擬提供了更可靠的數(shù)據(jù)支撐。
 

　　博士研究生王宇軒為論文第一作者，孫曉兵研究員與黃紅蓮副研究員為論文通訊作者。
 

基于信息量的波段選擇過程
 

氣溶膠光學厚度AOD和氣溶膠垂直分布ALH的反演結(jié)果