大气物理学院博士生孙晓虎在高空间分辨率气溶胶特性反演领域取得重要进展

近日，大气物理学院2024级博士生孙晓虎以第一作者身份，在地球科学和遥感领域顶级期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》（中科院一区，IF=8.6）发表题为“Multi-Parameter Aerosol Retrieval From Landsat Data Under Small Dataset Constraints”的研究成果，为城市尺度空气污染精细化监测提供全新技术路径。论文通讯作者为欧亚科学院院士薛勇教授，马来西亚理工大学、英国利兹大学学者参与合作研究。 该研究针对城市气溶胶百米尺度高空间异质性、传统方法难获取多关键参数的痛点，提出小样本条件下基于Landsat卫星数据的多参数气溶胶反演新方法。其核心突破在于：采用最新数据基础模型TabPFN，无需引入气象再分析、化学模式等外部数据，仅依靠Landsat多光谱观测信息，在训练样本不足1万（部分参数仅千级）的条件下，实现了气溶胶光学厚度（AOD）、Ångström指数（AE）、细模态比例（FMF）和单次散射反照率（SSA）的百米级空间分辨率联合反演。 全球尺度验证显示，该方法性能优异：AOD反演相关系数达0.896，AE、FMF、SSA等复杂参数的反演精度，也与大样本深度学习模型及再分析数据相当；在北京区域实验中，即便训练样本进一步减少，模型仍保持良好稳定性与泛化能力，凸显在数据稀缺地区的应用潜力。 此项成果不仅为高分辨率气溶胶多参数遥感提供创新技术思路，还能为城市污染源识别、颗粒物成分判识及精细化环境管理提供关键数据支撑。未来结合物理约束与合成数据预训练的深度学习模型，有望进一步提升复杂气溶胶参数反演精度与跨区域适用性。 论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11310809 DOI: 10.1109/TGRS.2025.3646650