麥姆斯咨詢獲悉，近期，中國科學院安徽光機所（簡稱：安光所）光學遙感中心遙感信息表征技術研究室在星載多波段偏振遙感氣溶膠光學厚度（AOD）反演研究中取得新進展。相關成果以“Aerosol Optical Depth Retrieval from Gaofen－5B POSP Using Attention－Enhanced Kolmogorov–Arnold Networks”為題，發表在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing期刊上。安光所碩士研究生劉卓馳為論文第一作者，黃紅蓮副研究員為論文通訊作者。
氣溶膠光學厚度（AOD）是表征大氣氣溶膠柱總量和光學特性的重要參數，對空氣質量監測、氣候變化研究和地氣輻射收支評估具有重要意義。一直以來，傳統的氣溶膠光學厚度反演方法存在明顯短板，不僅過于依賴地表參考數據，通用性不強，而且常規機器學習方法對星載多波段偏振信息利用不足，難以精準捕捉復雜大氣環境下的氣溶膠特征，限制了大氣監測的精準度。因此，安光所研究團隊通過創新攻關，提出了注意力增強的Kolmogorov－Arnold網絡（AKAN）氣溶膠光學厚度反演方法。該方法融合了Kolmogorov－Arnold網絡的非線性表達能力與殘差注意力機制的智能特征篩選優勢，提升了模型對星載多光譜偏振特征、衛星觀測幾何信息與氣溶膠光學厚度（AOD）之間復雜關系的表征能力。
AKAN模型結構示意圖：（a）整體架構；（b）混合輸入單元；（c）雙分支殘差注意力塊。
研究過程中，安光所團隊基于高分五號B星（GF－5B）星載高精度偏振掃描儀獲取的觀測數據，結合全球氣溶膠觀測網絡（AERONET）地基實測資料，經過數據篩選、匹配，構建了24萬余個匹配樣本數據集，為新算法的訓練、優化和性能驗證筑牢了數據基礎。測試結果表明，全新的AKAN模型具備優異的全球氣溶膠光學厚度（AOD）反演能力，監測精度表現突出，算法的決定系數（R2）達到0.9336，均方根誤差（RMSE）為0.0492，94.25％的反演結果都在預期的合理誤差范圍內。
為驗證新算法的科學性與可靠性，研究團隊引入SHAP可解釋性分析開展深度驗證，分析證實：AKAN算法自主識別提取的氣溶膠敏感波段、散射角特征與輻射傳輸物理規律具有較好一致性，這意味著該方法不僅是具有較高反演精度的數據運算擬合，也貼合大氣物理原理建模，擺脫了傳統智能算法“只出結果、不明原理”的缺陷，具備一定的物理可解釋性。
此外，多場景測試進一步印證了算法的綜合優勢。在全球不同區域的跨區域評估、與國際主流MODIS氣溶膠監測產品對比測試，以及京津冀重污染過程監測中，AKAN算法均表現出高精度、空間連續性和復雜地表適應能力強等特點，適配各類大氣氣溶膠場景的監測需求。
京津冀及周邊地區重污染過程AOD時空演變（2023年10月23日至11月7日），展示氣溶膠載荷的形成、區域傳輸、峰值增強和消散過程。
此次研究成果充分挖掘了國產星載偏振遙感衛星的應用價值，補齊了傳統氣溶膠監測技術的短板。不僅為基于國產星載偏振遙感數據開展高精度、全球尺度氣溶膠時空監測提供了新的智能化技術路徑，也為國產遙感衛星數據在大氣環境領域的常態化、產業化應用提供了的技術方法。
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https://doi.org/10.1109/TGRS．2026.3706811
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