气溶胶光学厚度是表征气溶胶浓度和大气浊度的物理量,当前通过遥感手段实现大气气溶胶光学厚度的反演,是对大气进行监测与治理的重要方式,但选择针对卫星传感器成像、波段特点和符合该地区特有气溶胶类型的方法一直是遥感反演气溶胶光学厚度的重点和难点。基于此,本文紧紧围绕高分四号卫星传感器的特点和京津冀地区的气溶胶类型,反演京津冀地区的气溶胶光学厚度。本文的主要研究内容如下:针对于传统暗像元法无法直接应用到高分四号数据上的问题,本文通过实验和研究得到卫星数据中红、蓝波段等效地表反射率的分布和线性关系;通过对高分四号影像正射校正、辐射定标等处理,获得了暗像元的表观反射率和角度信息,实现了对影像暗像元特征的提取。研究6S模型输入中几何参数、地表反射率和气溶胶模式对气溶胶光学厚度反演效果的影响,表明气溶胶模式是影响气溶胶光学厚度高精度反演的关键因素;利用自组织特征映射神经网络结合粒子群聚类算法,对当地气溶胶特性实测样本进行了聚类分析,通过分析各气溶胶模式聚类结果的占比和半衰期变化情况,最终提取3种气溶胶模式并通过6S模型建立查找表。为研究不同气溶胶模式的AOD反演的效果,分别与MODIS气溶胶产品进行一致性分析,以及与AERONET地基站点进行验证,通过比较相关系数、相对误差和均方根误差对不同气溶胶模式的适用性和特点进行评价。结果表明,以细粒子主导的C4型气溶胶满足该地区夏、秋季节的气溶胶特点,且随着气溶胶光学厚度值的变化具有较强的敏感特性,从而也相应证明了该聚类方法和聚类效果的有效性。