MODIS通过成像光谱技术获取不同波长的遥感数据，从而得到气溶胶的空间分布、光学厚度等信息，而CALIOP则通过激光雷达技术获取气溶胶的类型和垂直分布信息。

一:碳中和下气溶胶的研究意义与课程总体数据产品原理篇）

1.“碳中和”下气溶胶研究意义

气溶胶基本概念

气溶胶基本类型

气溶胶对全球季风区域的影响

气溶胶对东亚季风区淮河流域的影响

2.MODIS和CALIPSO观测平台

Train卫星介绍

MODIS仪器介绍

MODIS的产品介绍

CALIOP仪器介绍

CALIPOP产品介绍

3.地基太阳光度计观测平台（AERONET）：

AERONET数据下载

AERONET数据筛选（Level 1.0

（未筛选），Level 1.5（云筛

选和质量控制）和Level 2.0

（保证质量 ）

AERONET数据下载选择（光学厚度、波长指数等）

AERONET数据转换成CSV文件，python的pandas库处理

二：夯实Python语言基础和相关软件安装（实战基础篇）

1.Python环境的安装（Anaconda环境安装，虚拟环境的配置，Jupyter Notebook安装）

2.Python相关库原理介绍（Numpy，Pandas，Matplotlib，Cartopy，Pyhdf）

3.Jupyter Notebook实操

Numpy库学习（最小值，最大值，平均值，标准差，NaN数据）

Matplotlib库学习（折线图，散点图，饼状图，热力图）

Pandas库学习（读取Aeronet的csv文件，处理气溶胶数据，通过质量控制，数据筛选展现气溶胶光学厚度日变化图）

Cartopy库学习（投影方式；分辨率，海岸线，河流，国界线；轨迹线；截取区域）

Pyhdf库学习（读取MODIS属性名）

三：MODIS气溶胶数据处理与反演分析（实战进阶篇）

1、MODIS气溶胶数据下载（选择对应产品，时间，区域，Wget下载，World View云图相关云图）

2.下载安装MODIS数据软件（查询和绘图）

HDFView下载安装

Panoply下载安装

3.详细介绍MODIS产品原理：

暗目标(Dark Target)（主要处理洋面和植被覆盖的陆地数据）

深蓝法(Deep Blue)（主要处理干旱和沙漠地表的数据）

理解MODIS文件名含义

4.Jupyter Notebook实操MODIS数据

通过python代码画出DT-Ocean的AOD和FMF彩图

通过python画出DT-LAND画出陆地AOD和FMF彩图（陆地数据质量控制，选择QA==3的陆地数据）

暗目标法和深蓝法数据联合绘图

绘制沙尘暴天气气溶胶彩图（此图可以看出沙尘暴天气强度）

绘制区域气溶胶四季变化图（此图可以分析出该区域四季光学厚度季节变化）

四:CALIPSO气溶胶数据处理及反演分析（实战进阶篇）

1.CALIPSO气溶胶数据下载（包括333m混合层、1km云层、5km云层、5km气溶胶层、5km混合层、5km云廓线等）

2.激光雷达原理介绍（后向回波信号原理，公式讲解。后向散射系数、消光系数、退偏比、彩色比等相关参数介绍，CALIOP并通过这些参数将气溶胶分类）

3.Jupyter Notebook实操CALIOP数据：

绘制CALIOP数据轨迹图，通过轨迹图确实研究区域

绘制特征类型轨迹图

绘制CALIOP特征图和不同气溶胶类型图

绘制气溶胶类型饼状图（分析该地区气溶胶类型）

绘制CALIOP气溶胶数据年趋势变化和月份变化图（分析该地区污染变化）

绘制气溶胶消光系数和出现率季节变化图（分析该地区季节变化导致气溶胶变化）

绘制气溶胶AOD，颜色比，退偏比彩图

专题五：深度学习简介与深度学习处理MODIS云案例（进阶篇）

1.引言与背景

机器学习与深度学习概述

深度学习的发展历程与应用领域

2.神经网络基础

人工神经网络（ANN）概述

感知器与激活函数

前向传播与反向传播

损失函数与优化算法（如梯度下降法）

3.常用深度学习模型

卷积神经网络（CNN）

卷积操作与池化层

CNN架构与应用（如图像分类）

经典CNN模型

4.通过Kaggle平台了解相应的机器学习处理MODIS数据

六：课程扩展（卷云特诊）和论文写作分析

1.卷云的原理和特征，及其四季宏观变化

2.论文写作要点

3.论文投稿期刊选择（查看对应期刊）

原文：基于Python星载气溶胶数据处理与反演分析实践技术应用