1、胡引翠，女，出生于1973年11月，是一位拥有博士学位的学者。她于1995年毕业于河北师范大学地理系，并在此之后继续深造，在中国科学院遥感应用研究所取得了博士学位。她的专业研究聚焦于地理信息系统和定量遥感领域，致力于这两方面的深入研究和实践。
2、2005年，胡引翠与Jiakui Tang等人合作，提出了一种数据并行的网格计算方法，用于MODIS一级B数据的地理定位，该研究收录于《 Lecture Notes in Computer Science》第3516卷，页码883-886页。
常用的大气校正方法有基于回顾区域法ROLO、基于模型的法MODTRAN等。回顾区域法是通过选择具有相似大气特性的参考区域进行校正，适用于相对均匀的地区。模型法则是利用大气散射模型和地物光谱反射率数据进行校正，适用于复杂地区。
步骤01：辐射定标首先，确保你的数据经过辐射定标，这是大气校正的基础。在ENVI的工具箱中，选择/Radiometric Correction/Radiometric Calibration，选取需要校正的多光谱数据。设置参数时，确保影像输出编码为BIL，尺度参数Scale Factor设为0.1，记得指定全英文的输出目录以避免错误。
最小二乘模型是一种回归分析方法，最小化大气校正参数估计值与真实值之间的残差平方和，是一种常用的大气校正方法。各个统计模型的区别主要在于使用的原理、计算方法以及适用范围等方面。选择适当的统计模型，能够更加准确地进行大气校正，进而提高遥感图像的质量。
进行大气校正的原因如下：大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，广义上讲获得地物反射率、辐射率或者地表温度等真实物理模型参数。狭义上是获取地物真实反射率数据，用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等物质对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。
1、SPOT5遥感数据的高空间分辨率和多光谱分辨率为森林资源调查提供了丰富的、可靠的、高精度的基础数据源。从性价比分析，在其他高分辨率遥感数据目前比较昂贵的状况下，SPOT5遥感数据比较适宜应用于大面积的森林资源调查，可大幅度的森林调查的减少外业工作量、提高工作效率。
2、森林资源调查：遥感技术可以对大片林区进行实时监测，对森林的生长状态、林冠结构、地形高差、地物种类、森林总面积、林木生长速度等进行详细评估，准确预测林区的生长趋势，并对森林资源进行全方位调查。
3、其次，资源调查是遥感技术的另一个重要应用领域。通过卫星上的传感器收集地球表面的图像和数据，可以调查土地、水资源、矿产资源、森林资源等。例如，通过遥感技术可以对森林覆盖率进行监测，发现非法砍伐情况，保护森林资源。再次，农业资源管理也是遥感技术的重要应用领域之一。
1、半径小于0.1μm的粒子，其数密度随离地面高度的增加而减小，这表明它们来源于地表；但半径0.1～1μm的粒子，其数密度在对流层顶上部随高度逐渐增加，并且在15～20公里附近出现极大值，形成平流层内的气溶胶层，这层气溶胶可能是火山喷出物气体在平流层中经氧化成固体而形成的。
2、当二氧化硫与下述的颗粒物共存时，其危害作用会加强。 颗粒物质 ：主要指分散悬浮在空气中的液态或固态物质，其粒度在徽米级，粒径大约在0.0002-100微米之间，包括气溶胶、烟、尘、雾和炭烟等多种形态。颗粒物是烟尘、粉尘的总称。
3、雾是由大量悬浮在近地面空气中的微小水滴或冰晶组成的气溶胶系统。是近地面层空气中水汽凝结（或凝华）的产物。由于液态水或冰晶组成的雾散射的光与波长关系不大，因而雾看起来呈乳白色或青白色和灰色。
