Table Of ContentSatellite Aerosol Remote Sensing over Land
Alexander A. Kokhanovsky and Gerrit de Leeuw
(Editors)
Satellite Aerosol
Remote Sensing
over Land
Published in association with
Praxis Publishing
Chichester, UK
Editors
Dr Alexander A. Kokhanovsky
Institute of Environmental Physics
University of Bremen
Germany
Professor Gerrit de Leeuw
Finnish Meteorological Institute & University of Helsinki, Finland
TNO, Utrecht, The Netherlands
SPRINGER±PRAXIS BOOKS IN ENVIRONMENTAL SCIENCES
SUBJECT ADVISORY EDITOR: John Mason M.B.E., B.Sc., M.Sc., Ph.D.
EDITORIAL ADVISORY BOARD MEMBER: Dr Alexander A. Kokhanovsky, Ph.D. Institute of Environmental
Physics, University of Bremen, Bremen, Germany
ISBN 978-3-540-69396-3 Springer Berlin Heidelberg New York
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Library of Congress Control Number: 2008943659
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# Praxis Publishing Ltd, Chichester, UK, 2009
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Project copy editor: Mike Shardlow
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Printed in Germany on acid-free paper
Table of contents
1 Introduction – Gerrit de Leeuw, Alexander A. Kokhanovsky . . . . . . . . . . . . . . 1
Land surface reflectance effects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
Aerosol retrieval methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
Radiative transfer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
Book outline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
Appendix: Characteristics of optical instruments used in aerosol retrieval . . . . 13
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2 The dark-land MODIS collection 5 aerosol retrieval: algorithm development
and product evaluation – Robert C. Levy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2. Properties of aerosols . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.1 Properties of aerosol size distributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.2 Aerosol optical properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.3 Aerosol measurement techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3. Aerosol remote sensing from MODIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.1 The MODIS instrument . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.2 Overview of MODIS dark-target algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.3 Overview of MODIS dark-target algorithm over land . . . . . . . . . . . . . 34
3.4 L2 c005 products over dark land . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.5 Level 3 products . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4. Evaluation of MODIS c005 products . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.1 Quantitative evaluation: comparison of L2 with AERONET . . . . . . . 55
4.2 Impact of data weighting on L3 products . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
4.3 Global mean AOD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
5. Summary/Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3 The time series technique for aerosol retrievals over land from MODIS –
Alexei Lyapustin, Yujie Wang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
2. MAIAC overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
2.1 Implementation of time series processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
3. Radiative transfer basis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.1 Expression for the TOA reflectance using LSRT BRF model . . . . . . . 74
VI Table of contents
4. Aerosol algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
4.1 SRC retrievals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
4.2 Aerosol retrievals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
5. Atmospheric correction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
5.1 Inversion for LSRT coefficients . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
5.2 Solution selection and update . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
5.3 MAIAC surface reflectance products . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
6. MAIAC cloud mask . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
6.1 Building reference clear skies image . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
6.2. Performance of MAIAC CM algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
7. MAIAC examples and validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
7.1 Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
7.2 Examples of MAIAC aerosol retrievals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
8. Concluding remarks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
4 Iterative procedure for retrieval of spectral aerosol optical thickness
and surface reflectance from satellite data using fast radiative transfer
code and its application to MERIS measurements – Iosif L. Katsev,
Alexander S. Prikhach, Eleonora P. Zege, Arkadii P. Ivanov,
Alexander A. Kokhanovsky . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
2. The aerosol retrieval technique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
2.1 The vector radiative transfer code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
2.2 Radiative characteristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
2.3 The atmospheric model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
2.4 Spectral models of underlying surfaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
2.5 Brief description of the aerosol retrieval technique . . . . . . . . . . . . . 109
2.6 Iteration process for the retrieval of the spectral aerosol
optical thickness . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
2.7 Notes about the resemblance and difference between ART
and other AOT retrieval algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
3. Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
3.1 Inter-comparisons of the retrieved AOT with results of other
algorithms and AERONET data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
3.2 Importance of the choice of the aerosol model . . . . . . . . . . . . . . . . 124
3.3 Retrieval of the surface albedo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
4. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
Appendix: The vector radiative transfer code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
A.1 Theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
A.2 The accuracy of the code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
Table of contents VII
5 Aerosol retrieval over land using the (A)ATSR dual-view algorithm –
Lyana Curier, Gerrit de Leeuw, Pekka Kolmonen, Anu-Maija Sundstro¨m,
Larisa Sogacheva, Yasmine Bennouna . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
2. AATSR instrument . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
3. Aerosol retrieval . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
4. Cloud screening . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
4.1 Cloud screening: example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
5. Inversion model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140
5.1 Theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
5.2 Dual-view algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
6. Forward model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
7. Aerosol description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146
8. Results and evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
8.1 Comparison with AARDVARC algorithm: effect of k-approximation . 149
8.2 Comparison with MODIS (Terra) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
8.3 Aerosol over Po Valley . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
8.3 Smoke plumes over Spain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
8.4 AOD over Finland: clean air . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
8.5 AOD over China: polluted air . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
9. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
6 Aerosol optical depth from dual-view (A)ATSR satellite observations –
William M. F. Grey, Peter R. J. North . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161
1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161
1.1 Aerosols and the climate system . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161
1.2 The role of Earth observation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
1.3 Algorithm development cycle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
1.4 Chapter outline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164
2. Remote sensing of aerosols . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164
2.1 Description of AATSR and ATSR-2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
3. Model inversion for the retrieval of aerosol optical depth . . . . . . . . . . . . 167
3.1 Atmospheric radiative transfer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
3.2 Model of land surface reflection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
3.3 Numerical inversion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173
3.4 Look-up tables of atmospheric parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177
4. AATSR AOD retrieval and algorithm validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
4.1 Simulated datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
4.2 Comparison against AERONET . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180
4.3 Time series of AOD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
4.4 Satellite inter-comparisons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183
4.5 Operational implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
5. Avenues for future research . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186
5.1 A global product of AOD from AATSR and ATSR-2 . . . . . . . . . . . . 186
5.2 Convergence of aerosol products . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
VIII Table of contents
6. Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188
7 Oxford-RAL Aerosol and Cloud (ORAC): aerosol retrievals from satellite
radiometers – Gareth E. Thomas, Elisa Carboni, Andrew M. Sayer,
Caroline A. Poulsen, Richard Siddans, Roy G. Grainger . . . . . . . . . . . . . . . 193
1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
2. Instrument descriptions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
2.1 The ATSR-2 and AATSR instruments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
2.2 The SEVIRI instrument . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
3. The ORAC forward model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195
3.1 Aerosol scattering and absorption . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195
3.2 Modelling atmospheric gas absorption . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
3.3 Modeling atmospheric transmission and reflectance . . . . . . . . . . . . . 197
4. Surface reflectance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199
5. The Lambertian fast forward model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201
5.1 Forward model gradient . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202
6. The BRDF fast forward model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202
6.1 Retrieving the surface reflectance with the BRDF forward model . . . 204
6.2 Derivatives of the forward model expression . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205
7. The thermal infrared forward model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206
8. The retrieval algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209
9. Aerosol speciation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 210
10. Example results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211
10.1 Single-view retrieval from AATSR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211
10.2 Dual-view retrieval from AATSR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216
10.3 Retrieval from SEVIRI using the BRDF Fast-FM . . . . . . . . . . . . . 218
10.4 Retrieval using the thermal infrared forward model . . . . . . . . . . . . 221
11. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224
8 Benefits and limitations of the synergistic aerosol retrieval SYNAER –
Thomas Holzer-Popp, Marion Schroedter-Homscheidt, Hanne Breitkreuz,
Dmytro Martynenko, Lars Klu¨ser . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227
1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227
2. SYNAER: exploited satellite instruments and information content analysis 228
2.1 Exploited sensors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228
2.2 Analysis of the information content . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229
3. The retrieval method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234
3.1 Method overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234
3.2 Radiative transfer model and data preparation . . . . . . . . . . . . . . . . . 235
3.3 Accurate cloud detection and its improvements . . . . . . . . . . . . . . . . 238
3.4 Aerosol model and its upgrade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242
3.5 Dark field selection and characterization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246
3.6 Retrieving AOD and surface albedo for 40 aerosol types . . . . . . . . . 251
3.7 Selecting the most plausible aerosol type . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252
Table of contents IX
4. Validation and applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254
4.1 Validation status and its limitations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254
4.2 First datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257
5. Discussion and conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264
9 Retrieval of aerosol properties over land using MISR observations –
John V. Martonchik, Ralph A. Kahn, David J. Diner . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267
1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267
2. MISR specifications and operation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268
3. Aerosol retrieval data set requirements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269
3.1 MISR aerosol models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270
3.2 Radiative transfer look-up tables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272
4. Methodology for aerosol retrieval over land . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273
4.1 Basics of the surface reflectance angular shape similarity
retrieval algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273
4.2 Basics of the principal components retrieval algorithm . . . . . . . . . . . 275
5. MISR cloud screening over land . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278
5.1 Radiometric camera-by-camera cloud mask (RCCM) . . . . . . . . . . . . 278
5.2 Stereoscopically derived cloud mask (SDCM) . . . . . . . . . . . . . . . . . 279
5.3 Angular signature cloud mask (ASCM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 280
5.4 Aerosol retrieval cloud mask . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281
5.5 Angle-to-angle smoothness evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282
5.6 Angle-to-angle correlation evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283
6. Aerosol retrieval results using MISR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283
6.1 Particulate air quality study results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285
6.2 Plume studies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287
7. Discussion and conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 288
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 291
10 Polarimetric remote sensing of aerosols over land surfaces – Brian Cairns,
Fabien Waquet, Kirk Knobelspiesse, Jacek Chowdhary, Jean-Luc Deuze´ . . . . 295
1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295
2. Measuring polarization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 296
2.1 Oriented polarizers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297
2.2 Temporal modulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299
2.3 Spectral modulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 300
3. Surface polarization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 301
4. Modelling atmosphere–surface interactions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 308
5. Aerosol retrievals using polarimetric observations . . . . . . . . . . . . . . . . . 312
5.1 The POLDER experience . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312
5.2 The RSP experience . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 314
6. Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 322
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323
X Table of contents
11 Optimal estimation applied to the joint retrieval of aerosol optical depth
and surface BRF using MSG/SEVIRI observations – Yves M. Govaerts,
Se´bastien Wagner, Alessio Lattanzio, Philip Watts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327
1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327
2. Characterization of surface a priori information . . . . . . . . . . . . . . . . . . 328
3. Overview of the optimal estimation retrieval method . . . . . . . . . . . . . . . 330
4. Forward modelling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330
4.1 State vector . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330
4.2 Model formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332
5. Inverse problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 334
5.1 Measurement vector . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 334
5.2 Definition of the cost function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 336
5.3 Measurement system error . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 337
5.4 First guesses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 339
5.5 Marquardt descent algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 340
5.6 Quality control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 341
5.7 Linear error analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343
5.8 Aerosol class selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 344
5.9 A priori information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 344
6. Interpretation of the error and autocorrelation matrices . . . . . . . . . . . . . 345
7. Temporal analysis of prior information update . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 349
8. Quantitative effects of prior updating . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355
9. Discussion and conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 356
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 358
12 Remote sensing data combinations:
superior global maps for aerosol optical depth – Stefan Kinne . . . . . . . . . . . 361
1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
2. Satellite AOD datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 362
3. AOD data reference . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364
4. Regional stratification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365
5. Regional comparisons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 366
6. Scoring concept . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 367
7. Global scores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 368
7.1 Sky versus sun data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 368
7.2 Satellite versus sun data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 369
8. Satellite composite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 370
9. Enhanced composite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375
10. Global modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 376
11. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 378
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 380
Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 383
Group photo of the participants to the workshop on the Determination of Aerosol Properties Using
Satellite Measurements (June 21-22, 2007, Bremen, Germany). Most of the papers discussed in this
book have been presented and discussed at the Workshop.
