Атмосферные аэрозоли, являющиеся ключевым фактором, влияющим на атмосферную среду, изменение климата и человеческое здоровье, широко привлекли внимание в течение последних пятидесяти лет. С развитием технологий дистанционного зондирования спутниковое наблюдение стало важным средством получения глобальных характеристик аэрозолей. Традиционные методы поиска по таблицам в некоторой степени упростили процесс спутникового зондирования аэрозолей, однако они до сих пор не могут удовлетворить требования по точности обращения и обработки информации в реальном времени. В последние годы развитие искусственного интеллекта принесло радикальные изменения в области зондирования аэрозолей, поскольку алгоритмы машинного обучения могут не только значительно увеличить эффективность обращения, но также имеют потенциал решать сложные проблемы обращения, которые долгое время беспокоили исследователей (например, проблему разделения земли и атмосферы), что помогает перевести процесс обращения аэрозолей через спутник в интеллектуальную стадию развития. В данной статье мы проанализировали развитие методов зондирования аэрозолей через спутники, проанализировали основные преимущества и недостатки существующих методов машинного обучения в области аэрозолей и их ограничения, и дальше обсудили будущие направления развития искусственного интеллекта в области зондирования аэрозолей, чтобы предоставить информацию для исследователей в области зондирования аэрозолей.

Аэрозоли; атмосферно-космическое зондирование; машинное обучение; искусственный интеллект; алгоритмы обращения