本文正是根据这一原理方法，在生成地面反射率图的基础上，实现了大气程辐射遥感影像的计算机生成，并分别以ETM+和MODIS数据为例，分析了上海市大气环境质量的时空格局特征及其影响因素，最后以大气污染地面观测数据(PM10浓度)为基准，对大气环境质量进行了评价。 　　根据大气程辐射反演的原理，获取准确的地面反射率是问题的关键，这也是本论文的核心。地面反射率与行星反射率之间存在复杂的非线性关系，利用模糊神经网络来模拟这种非线性关系。选择实测典型地物中反射率随时间变化较小的地物类型，以其反射率值作为网络的学习样本，对网络进行训练，然后将行星反射率、6S大气校正后的反射率以及按光谱特征分类数据输入到训练后的网络进行模拟，仿真输出地面反射率。以上是ETM+地面反射率生成方法。对于MODIS的地面反射率计算则主要是依赖于6S的反射率校正结果，是对连续的校正结果进行曲线拟合，获得每个像元对应的大气状况最好条件下的反射率校正值，生成MODIS地面反射率图。 　 根据上述原理和方法，生成了上海市ETM+和MODIS的大气程辐射遥感影像。 　　由此可见，利用完全不含地面信息、表征大气环境质量的大气程辐射遥感影像进行大气环境质量分析，更能科学、定量地探测出传统研究方法所不能揭示的空间和时间上的细节特征，研究结果准确，并有很高的推广和应用价值。