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作者及机构
本研究由Minghui Tao、Jinxi Chen、Xiaoguang Xu、Wenjing Man、Lina Xu、Lunche Wang、Yi Wang、Jun Wang、Meng Fan、Muhammad Imran Shahzad和Liangfu Chen共同完成。研究团队来自多个机构，包括中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院、马里兰大学巴尔的摩分校物理系、中国地质大学（武汉）地球物理与地球信息学院、爱荷华大学化学与环境工程系、中国科学院遥感科学国家重点实验室以及巴基斯坦伊斯兰堡COMSATS大学气象系。研究于2023年8月23日发表在《Remote Sensing of Environment》期刊上，文章编号为113763。
学术背景
本研究的主要科学领域是遥感与环境科学，特别是气溶胶的光学与微物理特性研究。气溶胶在地球气候、空气质量和公共卫生中扮演着重要角色，但由于其来源复杂、生命周期短且时空变化大，准确估计气溶胶的影响仍是一个挑战。卫星遥感技术为全球气溶胶观测提供了重要手段，但现有的气溶胶反演算法在处理多角度偏振（multi-angle polarimetric, MAP）测量数据时存在效率低和误差传播等问题。因此，本研究旨在开发一种基于物理约束深度学习（physics-informed deep learning, PDL）的灵活高效气溶胶反演算法，以提升MAP卫星测量数据的利用效率和反演精度。
研究流程
研究分为以下几个步骤：
1. 数据准备与训练数据集生成
研究利用POLDER-3卫星数据和AERONET地面观测数据作为主要数据源。POLDER-3卫星提供了多角度偏振测量数据，而AERONET提供了高精度的气溶胶光学厚度（aerosol optical depth, AOD）和微物理特性数据。研究使用统一线性化矢量辐射传输模型（unified and linearized vector radiative transfer model, UNL-VRTM）生成训练数据集，模拟不同大气和地表条件下的POLDER-3观测数据。
深度学习模型训练
研究采用深度信念网络（deep belief network, DBN）作为深度学习模型，训练模拟的MAP测量数据与气溶胶参数之间的非线性关系。DBN通过无监督的预训练和有监督的微调，学习训练数据集的概率分布特征。与传统的优化反演方法不同，PDL方法能够单独建模每个气溶胶参数，避免了误差传播问题。
气溶胶参数反演
利用训练好的DBN模型，研究对POLDER-3单像素测量数据进行气溶胶参数反演，包括AOD、细颗粒AOD、粗颗粒AOD和单次散射反照率（single scattering albedo, SSA）。反演过程中无需迭代辐射传输计算，显著提高了计算效率。
结果验证与对比分析
研究通过AERONET地面观测数据对PDL反演结果进行验证，并与现有的GRASP（generalized retrieval of aerosol and surface properties）算法结果进行对比。验证指标包括相关系数（r）、均方根误差（RMSE）以及预期误差（expected error, EE）范围内的数据比例。
区域尺度分析与案例研究
研究进一步分析了PDL算法在区域尺度上的表现，包括中国东部地区的年度和季节性气溶胶分布，以及典型沙尘和生物质燃烧事件的检测能力。
主要结果
1. 训练数据集与模型性能
UNL-VRTM模拟的POLDER-3观测数据与真实测量数据高度一致，相关系数在0.854至0.967之间。DBN模型在测试数据集上表现出色，AOD、细颗粒AOD和粗颗粒AOD的反演精度均较高（r > 0.95），SSA的反演结果也较为可靠。
地面验证结果
PDL反演的AOD与AERONET结果高度相关（r = 0.917），且RMSE较低（0.202）。细颗粒AOD的反演精度显著优于GRASP算法，而粗颗粒AOD的反演结果虽然相关性较低，但异常值较少。SSA的反演结果与AERONET数据一致，但存在一定的高估和低估现象。
区域尺度分析
PDL算法能够准确捕捉中国东部地区的气溶胶分布特征，包括城市排放热点和沙尘活动区域。在典型沙尘和生物质燃烧事件中，PDL算法能够清晰区分粗颗粒和细颗粒气溶胶，并检测气溶胶的吸收特性。
计算效率
PDL算法的计算效率显著高于传统优化反演方法，单幅POLDER-3图像的反演时间可缩短至分钟级别。
结论与意义
本研究开发的PDL算法结合了物理约束和深度学习的优势，能够高效、灵活地反演MAP卫星测量数据中的气溶胶光学与微物理特性。与现有算法相比，PDL算法在精度和效率上均表现出色，特别是在细颗粒AOD的反演上具有显著优势。该算法为全球气溶胶观测提供了新的工具，具有重要的科学和应用价值。
研究亮点
1. 创新性方法
本研究首次将物理约束深度学习应用于MAP卫星气溶胶反演，避免了传统优化反演中的误差传播问题。
高效计算
PDL算法通过预训练辐射传输模拟数据，显著提高了反演效率，适用于大规模卫星数据的实时处理。
高精度反演
PDL算法在细颗粒AOD和SSA的反演上表现出色，为气溶胶的气候和环境效应研究提供了更可靠的数据支持。
广泛应用潜力
该算法的灵活框架可方便地应用于其他卫星仪器，为全球气溶胶观测和气候变化研究提供了新的技术手段。
其他有价值内容
研究还指出，PDL算法在低AOD条件下的反演精度仍有提升空间，未来可通过引入更多先验约束和优化辐射传输模型来进一步提高其性能。此外，研究团队计划将该算法扩展到更大尺度和更多卫星数据中，以验证其在不同气溶胶场景下的适用性。