中文摘要：

多角度遥感数据可以用来提取陆地表面的组分温度，具有广阔的应用前景。目前只有欧空局的ATSR系列传感器可以准实时获取地表的多角度热红外数据。对于均匀植被，利用ATSR-2数据可以比较稳定地分解组分温度。但是在公里级的遥感像元尺度上，通常的陆地表面很难满足均匀的要求，ATSR-2数据的信息量不足以反演非均匀地表的组分温度。本项目针对欧空局的最新研究动态，提出了利用AATSR和正在论证中的多角度高光谱小卫星SPECTRA数据联合反演组分温度的方法。主要思路是通过模拟的方式，建立典型非均一地表在SPECTRA和AATSR像元尺度上的混合模型，研究混合模型中植被覆盖率等参数的简化反演算法，进行精度分析，最终在大范围内提取植被覆盖条件下的组分温度。本课题计划将我国和欧洲的最新理论技术进行融合，通过主要参加人员所主持的欧空局项目来获取相应的数据，开展有益的国际合作。

结论摘要：

多角度遥感数据可以用来提取陆地表面的组分温度，具有广阔的应用前景。其中一个很大的挑战是陆地表面的非均一性。为了利用多角度遥感卫星数据反演非均一地表的组分温度，本项目研究了复杂地表热辐射的方向性，建立了大尺度方向性热辐射模型，实现了基于陆面过程模式CLM的热红外遥感影像模拟，并和真实的MODIS、AVHRR卫星图像进行了对比。提出了多角度多光谱联合反演叶面积指数的方法，以及将经验关系或作物生长模型作为先验知识的时间序列叶面积指数反演方法。提出了敏感性与不确定性比的概念，解决了在反演前预测反演精度及客观选择最佳观测角度来反演叶面积指数的难题。利用所建立的模型和发展的反演算法，反演了青藏高原地区2005年6月一个月的AATSR图像，并对典型结果进行了分析。最后针对多角度数据特有的面积误差特性，利用不同地面情况组成混合像元，以植被覆盖度为例，模拟分析不同角度下由于非均一性带来的计算误差。以上这些理论成果对于地表遥感要素，尤其是组分温度和叶面积指数的反演及应用具有重要的科学价值和应用前景。