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FY-3A星上携带的中分辨率成像光谱仪（MERSI）能实现植被、土地和积雪覆盖变化，城区热环境变化等监测，在全球陆表特性遥感监测中具有巨大的潜力。然而，由于大气的吸收、散射和透射作用等因素影响，卫星传感器接收到的信息并不是地表的真实反射率。因此，准确获取地表覆盖遥感信息的前提是对数据进行精确的大气校正。如何将地表信息与大气信息分离，是陆表遥感反演的关键，直接影响到后续图像解译和分类的精度。珠三角是典型的沿海工业城市，该区域的大气光学特性比内陆地区要复杂得多，因此通用的标准大气校正算法会产生较大的误差，需要寻找适合于沿海工业城市群的大气校正模型。本文以大气辐射传输理论和SMAC模型为基础，拟从MERSI250米通道数据的设计特点和同步气象观测数据入手，结合区域大气特点，尝试从大气校正理论模型中提取对局地环境贡献较大的影响因子，提出一种有效的简化的大气校正算法。该算法借助地面能见度、水汽压和海拔高度等计算0.55m气溶胶光学厚度，基于MERSI特定波谱的SMAC模型校正系数，对遥感影像进行逐像元的大气校正。最后，结合植被遥感的特点以归一化植被指数作为评价指标验证大气校正结果的可信度。本文在ScientificLinux平台下使用Cython语言封装SMAC源代码，选取2010年11月01日前后两天的珠三角FY-3A资料，计算SMAC模型大气校正前后的归一化植被指数，分析植被指数序列变化状况，验证大气校正结果的可信度。实验结果表明;1、DOS算法有效、快捷，但计算精度较低，在大气校正模型选择上有较大改进空间。2、辅助于同步气象数据的SMAC算法，提高了计算精度，该模型的半经验校正系数适合于FY-3A/MERSI数据的大气校正应用。3、以植被指数作为评价指标的验证方式，可有效验证大气校正结果的可信度。