超光谱热红外数据CO廓线反演方法研究

超光谱热红外数据CO廓线反演方法研究超光谱热红外数据CO廓线反演方法研究摘要：随着空气质量监测工作的不断发展，超光谱热红外遥感技术成为一种重要的手段来监测大气中CO（一氧化碳）浓度。本文通过对超光谱热

CO 超光谱热红外数据廓线反演方法研究 超光谱热红外数据CO廓线反演方法研究 摘要： 随着空气质量监测工作的不断发展，超光谱热红外遥感技术成为一 种重要的手段来监测大气中CO（一氧化碳）浓度。本文通过对超光谱热 红外数据中CO廓线反演方法的研究，总结了目前常用的方法，并对其 进行了分析和比较。研究发现，在CO廓线反演中，传统的基于绝对反 射法的方法存在一定的局限性，难以准确反演CO廓线。而相对反射法 和比色法则相对可行，但存在一定的误差。因此，本文提出了一种新的 CO廓线反演方法，即基于多特征的混合模型方法。该方法通过综合利用 超光谱热红外数据中的多个特征，采用多特征融合的方式进行CO廓线 反演，可以提高反演结果的准确性和稳定性。实验结果表明，该方法能 够有效改善CO廓线反演结果，并且具有一定的实用性和可行性。 关键词： 超光谱热红外，CO廓线反演，绝对反射法，相对反射法，比色法， 多特征融合 1.引言 大气中的CO是一种重要的大气污染物，具有较长的寿命和广泛的 来源。精确地监测和掌握CO浓度的时空变化对于空气质量统计、大气 环境影响评估和气候变化研究具有重要意义。传统的CO监测手段主要 依赖于地面站点测量和飞机遥感等方法，但这些方法在时间和空间覆盖 范围上存在一定的限制。而超光谱热红外遥感技术则能够克服这些限 制，实现对大气CO浓度的全天候、全时空监测。 2.超光谱热红外数据CO廓线反演方法概述 超光谱热红外数据中CO廓线反演是通过分析和处理数据中的CO 吸收线特征，来获取CO浓度廓线信息。目前，常用的方法主要包括绝