卫星气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth, AOD)遥感反演的关键问题是地气分离及气溶胶模型的确定。NASA/MODIS暗目标反演算法(Dark Target, DT)在植被等反射率较低的陆地上空取得了较好的效果，但对高亮目标地区并不适用。目前在亮地表上空AOD反演常用的深蓝算法(Deep Blue, DB)取得了一定成功，但该算法在地表反射率确定上由各因素的影响仍存在一定的误差。本文以MODIS及Landsat8 OLI为数据源，研究基于先验地表信息数据集支持的AOD反演算法。针对MODIS数据宽覆盖的特点，提出通过构建角度转化模型减小地表二向性反射(Bidirectional Reflectance Distribution Function, BRDF)特性对地表反射率确定的影响；针对OLI数据与底层数据集传感器光谱条件存在差异，提出通过构建不同传感器间光谱转化模型，消除该差异带来的影响。利用地基实测大气数据资料反演获取气溶胶光学参数（单次散射反照率、不对称因子及复折射指数等）的基础上，开展了新疆干旱/半干旱及北京城市高亮地表上空气溶胶遥感反演研究，具体包括：　　（1）数据集的分析及构建。利用长时间序列的MODIS500 m分辨率8天合成的高精度地表反射率产品(MOD09A1)，采用最小值合成技术(Minimum Reflectance Technique, MRT)构建了中国范围内 MODIS蓝光波段地表反射率月合成数据集(Minumum Land Surface Reflectance, MLSR)及相应的角度信息数据集（太阳天顶角、传感器天顶角及相对方位角）。为分析地表覆盖类型变化及植被生长等因素在AOD反演中对地表反射率确定带来的误差，以及确定本文 AOD反演算法中地表反射率数据集合成的时间长度及可行性，分别在受人类影响较大的北京城市地区，以及受人类活动影响较小的西北新疆地区，分析了多种典型地物下垫面类型地表反射率的年内、年际变化规律。　　（2）基于MODIS数据干旱/半干旱地区气溶胶遥感反演研究。首先利用先验地表反射率数据集初步确定地表信息；然后利用角度信息数据集及角度转化模型，校正因地表BRDF特性在确定待反演图像地表反射率时所带来的误差，达到精确确定地表反射率、提高AOD反演精度的目的。并于2014年7、8月利用太阳光度计在新疆北部开展地基气溶胶观测实验，在利用观测数据确定研究区气溶胶光学参数的基础上，将本文提出的算法用于 MODIS数据 AOD反演。将该算法的反演结果同地面测量数据、MODIS DB算法气溶胶产品，以及相同地表反射率数据支持不进行角度转化直接支持 AOD反演的结果进行对比分析。结果表明，该算法反演获得的500m分辨率AOD结果与地面观测数据具有较高的一致性，相关系数(correlation coefficient, R)为~0.919，均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)为~0.044，平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)为~0.031，有~96%的数据点对在MODIS气溶胶产品期望误差(Expected Error, EE)范围内，并且精度和验证有效点个数均稍优于DB产品；该算法和DB算法精度明显优于未对反射率数据进行角度转化直接反演的结果。　　（3）基于Landsat8 OLI数据城市地区气溶胶遥感反演研究。利用构建的底层数据集在支持非同源卫星传感器气溶胶反演时，由于不同传感器间光谱响应函数存在较大差异，需将底层数据集地表反射率转化为待反演传感器对应地表反射率。研究中利用ASTER地物光谱数据集中大量纯植被及纯土壤光谱数据，通过建立不同传感器间光谱转化模型，校正光谱差异在 AOD反演中的影响。在利用 AERONET(Aerosol Robotic NETwork)每月气溶胶光学参数平均值产品确定北京城市地区气溶胶光学参数的基础上，实现OLI数据北京城市高反射率地区AOD反演。通过AERONET及MOD04气溶胶产品对反演结果进行验证分析。结果表明，该算法反演结果总体趋势上与实测数据具有较高的一致性和相关性，相对误差在20%以内；通过与MOD04产品对比，本文新算法获取的气溶胶各指标精度R，RMSE，MSE，EE分别为：~0.978、~0.148、~0.0978、~88.6%，均稍优于MOD04产品。