气溶胶作为大气环境的重要组成部分，对气候变化、大气环境质量和人体健康具有重要影响。

气溶胶光学厚度（AOD）是表征气溶胶在大气中含量的重要参数，对其进行准确反演是气溶胶研究的基础。

暗像元算法和深蓝算法是两种常用的基于卫星遥感数据反演AOD的方法，二者分别适用于不同的地表覆盖类型。

本文首先介绍了AOD、暗像元算法和深蓝算法的相关概念，然后分别从国内外研究现状、算法原理、实现流程、优缺点等方面对两种算法进行了综述。

在此基础上，重点探讨了两种算法在南京市AOD反演中的应用，并对比分析了两种算法反演结果的精度和适用性。

最后，对南京市AOD的时空分布特征、成因及未来研究方向进行了展望。

关键词：气溶胶光学厚度；暗像元算法；深蓝算法；南京市；遥感反演

气溶胶是大气中悬浮的固体和液体颗粒物的总称，其粒径范围从纳米级到微米级不等。

作为地球大气的重要组成部分，气溶胶对地球辐射平衡、气候变化、大气环境质量以及人体健康等方面都有着重要影响[1]。

气溶胶光学厚度（AerosolOpticalDepth，AOD）是表征气溶胶在大气中消光特性的重要参数，它定义为消光系数在垂直方向上的积分，反映了气溶胶对太阳辐射的衰减程度，是气溶胶在大气中含量的重要指标[2]。