多源卫星云遥感——助您拨云见“物”
云是指停留大气层中的水滴或冰晶胶体的集合体，也是地球上庞大水循环的有形结果，地球表面50%～70%以上区域被覆盖。云是大气中的主要组成部分之一，它与人类生活息息相关，越来越受到人类的重视。云通过辐射强迫、潜热强迫和对流强迫三个性质不同却又密切相关的机制影响地球的大气环境，进而影响气候变化。云作为重要的气象要素，在大气能量分配、辐射传输及水循环系统中起着不可忽视的作用。同时，大量存在的云会直接影响到遥感影像数据的质量，降低了数据的可用率。云遥感技术的兴起，使得探究云的存在对于大气辐射的影响，乃至对地表辐射的影响成为可能。了解和考虑云的有关参数，并按照不同的特征进行分类，再针对云的类型进行相应的处理，对于遥感学的各个领域都具有重要意义。
▲ 层状云
▲ 积状云
本书共分为7章
介绍云的定义、云分类、云的微观物理特性和光学特性及其具体的参量表达。
结合云的光学特性，从平台分类的角度简单介绍传感器的云探测特性及其探测原理和方法。
根据空基传感器的探测原理，详细介绍目前常用的一些传感器及云检测算法，被动传感器主要有MODIS、POLDER、GF1和GF2的高分辨率相机、GF5搭载的DPC；并结合实例给出各传感器的云识别结果和精度评价。
详细介绍单个传感器的云相态反演算法的原理，并结合实例给出各个传感器云相态反演算法的优缺点。
结合各类传感器探测云特征的优缺点，提出多源卫星数据协同反演云参量算法的理念；并结合A-Train系列卫星数据给出实际协同反演示例的结论，通过分析协同反演的结果，构建多源卫星数据协同反演云参量模型。
基于辐射传输模型，利用DPC传感器数据，构建云光学厚度的反演算法，并给出了实际示例；同时给出了最新GF-5DPC反演云光学厚度的算法和实例，通过与MODIS和CALIPSO的对比说明算法的可信度。
利用偏振数据对小粒子的敏感性，给出基于POLDER和DPC数据识别污染气团的遥感方法，并基于CALIPSO和地基监测的实例验证，简单介绍AI技术在云检测及其云参量反演中的应用。
▲ 水相太云
▲ 冰相太云
本书内容得到以下资助
1.国家自然科学基金“多源卫星数据仿真模型及其云/气溶胶参量反演算法研究”（41671352）
2.国家自然科学基金“多源卫星数据协同反演云参量的模型研究”（41271377）
3.“中国科学院王宽诚率先人才计划”（GJTD-2018-15）
4.安徽省自然科学基金“基于A-Train系列卫星数据协同反演云参量的方法研究”（1208085MD58）
5.中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室开放基金
本文摘编自《多源卫星云遥感》（麻金继，王春林，洪津，李正强著. 北京：科学出版社，2021.1）一书，有删减，图片源自本书，标题为编者所加。
ISBN 978-7-03-063330-9
责任编辑：王腾飞 石宏杰
本书首先介绍云的分类和特征；然后基于辐射传输理论给出云的检测原理和方法，并基于A-Train 系列卫星和GF 系列卫星数据，构建基于单传感器数据和多源卫星数据云参量反演的最新算法；最后基于GF-5 卫星上的DPC 数据，首次给出DPC 动态阈值云检测算法及其污染云识别新方法。
（本文编辑：洪弘）
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