基于时空长短期记忆卷积自编码器的气溶胶光学深度重构

　　作者：

　　陆亮,雅各布·丹尼尔斯,迈克尔·比安卡迪 & 周宇烨

　　摘要

　　气溶胶光学深度是理解气候变化、空气质量及其对人类健康影响的关键大气参数。卫星提供出色的时空AOD数据连续性。然而，数据质量受到各种大气、景观和仪器因素的影响，导致数据缺口。本研究利用中分辨率成像光谱仪大气校正多角度实施产品，为德克萨斯州 2010 年至 2022 年提供长期、无间隙的卫星衍生 AOD 数据集，为这一挑战提供了新的解决方案。使用时空长短期记忆卷积自动编码器重建缺失的 AOD 数据。对独立测试数据集的评估证明了该模型的有效性，平均均方根误差为 0.017 R2值为 0.941。对地面AERONET数据集的验证表明，RMSE值在0.052至0.067之间，结果令人满意。重建的AOD数据以每日、每月、每季度和每年的规模提供，为促进对地球大气层的了解和支持有关空气质量和公共卫生的决策提供了宝贵的资源。