中文摘要：

长时间序列历史存档遥感数据对地球环境变化的研究具有重要价值。但是，由于当时技术水平的限制，这些存档数据存在质量较差、波段较少、光谱分辨率较低等特点，而且构成时间序列的不同传感器数据缺乏一致性，限制了它们的深入应用。本研究从提高历史存档遥感数据的参数反演能力出发，充分利用现有的遥感反演技术和参数背景场信息，设计全球适用的全新遥感回溯反演算法，以提取高质量和时间序列一致的参数。内容包括(1)基于时间序列信息和多源数据定量融合处理当前先进遥感数据的新方法；(2)基于时间序列信息反演较差历史数据的新方法；(3)基于现有背景知识的遥感回溯反演算法体系，利用当前先进的传感器数据建立像元级的背景场从而实现对历史存档数据进行回溯反演，克服不同传感器导致的不一致性问题；(4)利用国际台站信息和国内地面数据，检验算法精度。此研究主要针对地表反照率、叶面积指数、气溶胶光学厚度、地表短波辐射等参数进行。

结论摘要：

长时间序列历史存档遥感数据既可以用于跟踪环境变化的历史轨迹，也可利用重复的历史存档数据反演更好的遥感参数。由于历史技术水平的限制，当时的存档数据存在质量较差、波段较少、光谱分辨率较低，制约了历史存档数据的分析应用。本研究从提高历史存档遥感数据的参数反演能力出发，设计全球适用的全新遥感回溯反演算法，充分利用观测数据建立参数反演的背景场，以提高反演质量及保持不同质量数据的时间序列一致性。研究项目取得了下列成果 (1) 针对叶面积指数，建立了AVHRR和MODIS的回溯反演方法，解决了两种数据存在的时间序列不一致问题，生成了高一致性的全球长时间序列叶面积指数产品(1982-2015)；建立了MISR多角度存档数据与MODIS高时间分辨率数据反演叶面积指数的方法；建立了基于MISR存档数据获取林下植被信息，以区分林上、林下叶面积指数的方法； (2) 针对反照率，建立了以历史存档数据为提取像元级BRDF核参数的方法，假设BRDF形状在像元上季节不变，提高反演产品的时间分辨率；通过MODIS数据，建立像元级AVHRR数据宽波-窄波转换关系，获得长时间序列的反照率遥感产品； (3) 针对气溶胶数据，建立了消除温差随温度变化的沙尘信息提取方法，提取了中国沙尘的分布信息。