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作者：赵文宇;王兴富;孔利;孙晓东;
单位：济南市勘察测绘研究院;中建八局第四建设有限公司;
摘要：为解决气溶胶在高亮地表(如城市)上精确反演的问题，提出了一种基于BP神经网络和差值模拟的反演算法，利用BP神经网络的非线性拟合能力代替查找表进行气溶胶反演。将提出的算法应用于北京地区2018年的气溶胶光学厚度反演，并与结构函数法的结果进行对比。结果显示，该算法在298个点上的均方根误差和平均绝对误差分别为0.146 3和0.120 5,符合期望误差范围的点数达到77.56%。与AERONET站点的比较表明，算法精度与结构函数法相当。这表明BP神经网络有效替代查找表方法，且差值模拟在样本构建中具有可行性，为气溶胶机器学习反演方法提供了新思路。
关键词：6S;;BP神经网络;;结构函数法;;气溶胶光学厚度;;城区
