平流层飞艇近场高云特性与平流层飞行安全密切相关。针对常见的地基、空基以及天基云探测方法，研究分析并评估了各方法在高云探测中的优势与局限。为弥补现有探测方法的不足，本研究提出了基于平流层飞艇的近场探测和艇载下投探测两种云探测方法，初步分析了其可行性并介绍了相关气象类艇载探测载荷以及艇载下投设备的研究进展。总体而言，为保障平流层飞艇飞行安全，需要建立地、空、天协同的云探测系统，以提供全面的云特性数据支持，确保平流层飞艇平台的稳定可靠。同时，鉴于我国在高云探测领域的数据缺口与现有技术的不足，亟须加速平流层飞艇技术的研发，研制更为精确和可靠的气象探测设备，以提升我国的自主技术水平和数据采集能力。

深度学习极大地推动了遥感图像处理技术的发展，在精度和速度方面展现了显著优势。然而，深度学习模型在实际应用中通常需要大量人工标注的训练样本，且其泛化性能相对较弱。近年来，视觉基础模型和大语言模型的发展为遥感图像处理的大模型研究引入了新的范式。遥感大模型也称为遥感基础模型，基础模型因其在下游任务中的卓越迁移性能而备受瞩目，这些模型首先在大型数据集上进行与具体任务无关的预训练，然后通过微调适应各种下游应用。基础模型在语言和视觉及其他领域已经得到了广泛应用，其在遥感领域的潜力也正逐渐引起学术界的重视。然而，目前针对这些模型在遥感任务中的全面调查和性能比较仍然缺乏。由于自然图像与遥感图像之间存在固有差异，这些差异限制了基础模型的直接应用。在此背景下，本文从多个角度对常见的基础模型以及专门针对遥感领域的大模型进行了全面回顾，概述了最新进展，突出了面临的挑战，并探讨了未来发展的潜在方向。

自然灾害、战争冲突等突发事件因突发性强、危害性大，已逐渐成为全球学界的研究热点，如何准确高效地评估突发事件影响及后续的恢复情况是其重要议题。夜间灯光遥感作为遥感领域的活跃分支，因其可反映地表人类活动差异，近年来已受到社会经济、自然研究等领域的广泛关注。本研究对2012~2022年间夜间灯光遥感数据应用于突发事件中的中英文研究进行梳理归纳，聚焦武装冲突、公共卫生事件、自然灾害3类研究热点，系统梳理夜间灯光数据的研究主题、方法分析及内涵解释。研究发现，夜间灯光数据主要通过人类活动变化、公共基础设施状态、地区经济发展的非预期性改变来反映突发事件的影响，已广泛应用于评估突发事件的影响范围、破坏程度及恢复进展，为政府应急管理和制定灾后恢复策略提供了可靠依据。夜间灯光遥感数据凭借其易获取、相对客观和与社会经济的紧密联系，为快速、大范围评估突发事件影响提供了强有力的支持。未来研究应继续开发更高时空分辨率的夜间灯光数据集，深化与地面监测数据、社会经济数据及其他对地观测数据等多源数据的融合，构建更完善的突发事件监测和评估体系，科学高效地支撑应急管理工作。

森林年龄（林龄）是森林生态系统的一个重要特征参数，林龄对准确估算森林生态系统碳储量和碳汇大小及潜力等研究具有重要意义。但是，目前关于林龄数据及其估算算法的综述研究很少，因此对现有的林龄数据集进行系统的总结和分析，根据数据覆盖的空间范围分为全球和区域的林龄数据，总结归纳了林龄估算模型算法及其优缺点。研究表明：①林龄估算算法主要包括降尺度统计方法、林龄与森林结构参数的关系方程、森林干扰监测算法和机器学习算法（如随机森林算法）。②林龄降尺度算法的优点是简单易用，其主要缺点是植被指数的饱和问题会低估老龄林的林龄；林龄与森林结构参数关系模型的优点是高精度的遥感树高或生物量数据能够反映林龄的空间异质性特征，森林生长模型具有理论基础，缺点是结果受到森林或者树种分布图精度的制约，森林生长的影响因子考虑不够全面；森林干扰监测算法的优点是可以利用成熟的算法监测森林扰动并推测其林龄的变化，缺点是无法确定老龄林的林龄，必须结合其他方法估算的林龄才能得到完整的林龄分布图；随机森林算法模型优点在模型算法容易构建，不需要设定具体的统计假设和模型形式，不依赖森林类型图或树种分布图，缺点是受模型训练样本的数量和空间分布的代表性的制约。③森林清查数据和遥感数据是林龄估算研究的重要数据。林龄在生态模型驱动、森林管理和实现碳中和目标等方面具有重要的应用前景。未来林龄的研究应加强林龄的地面观测，结合遥感数据优势，利用多种机器学习算法开发高时空分辨率的林龄数据。

从文本分析到影像解译，主题模型一直起着十分重要的作用。由于其强大的语义挖掘能力，主题模型能够捕捉遥感影像中潜在的空谱信息，从而广泛应用于遥感影像解译问题（例如语义分割、目标检测、场景分类等）。然而，目前还没有一个详述和总结主题模型在遥感影像中应用现状的研究。本研究旨在系统地总结主题模型在遥感影像中的应用，并针对几个的典型影像解译任务开展实验对比和分析，全文架构包括以下4个方面：①主题模型基本理论；②基于主题模型的遥感影像典型应用；③基于主题模型的实验对比分析；④总结和展望。

对国内外典型的星载、机载极化合成孔径雷达（SAR）系统及其辐射、极化定标实现情况和精度指标进行调研简述。首先给出了极化SAR数据校正精度的一般需求，然后较为系统的给出了国内外代表性的极化SAR系统现状及其取得的系统校正及数据定标精度成果，包括极化SAR系统相对辐射定标精度、绝对辐射定标精度、极化通道串扰精度、极化通道幅度不平衡精度、极化通道相位不平衡精度等方面，最后对极化SAR 数据定标精度的影响因素进行分析。全面地阐述极化SAR 系统定标精度信息索引及其发展现状，为相关研究人员提供及时、系统的极化SAR系统研制及其定标性能研究进展信息。

近年来氢氟化碳HFC气体丰度不断增加，其温室潜能值巨大，对全球变暖产生影响的同时也间接造成臭氧层的破坏。国内外学者开展了广泛的地面原位测量来获取其全球丰度，同时遥感技术可以大范围、长时间、快速监测HFC气体的变化，成为该气体浓度反演的重要手段。对原位测量方法、示踪物比值法、卫星反演传感器发展和卫星反演方法4个方面的内容进行阐述，结合载荷特征分析比较不同反演方法的优缺点，最后对当前反演存在的问题和未来的发展趋势进行了讨论和展望。

近年来，为提高地物分类精度，突破单一传感器的技术擎制，弥补单一数据源应用的局限性，多源遥感数据融合的成为了遥感领域众多学者关注的研究热点。高光谱遥感技术的光学影像同激光雷达点云数据的融合技术在技术层面为提升地物识别与分类的精度上提供了一种可行方案，打破了单一传感器的技术上限，为目标三维空间—光谱信息一体化获取提供了一种新的解决途径，同时为高光谱激光雷达成像技术研究奠定基础。本文回顾了激光雷达与高光谱成像数据融合发展历程，论述其在特征级和决策级的主要融合方法和研究进展，将常用特征级融合和决策级融合方法进行详细介绍，并对最新几种研究算法进展进行小结和概述，探讨了其面临的挑战和未来发展与应用前景，最后对激光雷达和高光谱成像数据融合未来发展做出系统展望。

水储量是全球和区域水文循环的重要组分，借此可分析区域水资源和干旱的时空演变规律。传统的水储量监测方法以地下水位监测为主，但站点布设和分布情况限制了大尺度的研究与探索。GRACE（Gravity Recovery and Climate Experiment）卫星提供了大尺度的逐月地球重力场变化数据，国内外众多学者将其反演的水储量变化数据应用至水文学领域，在一定程度上推动了水文学的进步与发展，但目前系统阐述GRACE数据在反演水储量方面的研究仍不够全面，鲜有研究对基于GRACE数据的监测干旱和插补重建现状进行系统性的总结。该研究简要介绍了GRACE数据的应用领域，探讨了两种数据处理方法的优缺点，分析总结了GRACE数据在反演结果验证和不确定性、陆地水储量变化、地下水储量变化、干旱演变与响应、插补重建等方面的应用现状及存在问题，建议未来在变化环境对水储量变化的影响、降低GRACE数据的不确定性、构建更适合干旱监测的干旱指数、提高插补重建GRACE数据精度和提升GRACE数据时空分辨率等方面进一步开展研究，旨在为利用GRACE数据的相关研究提供借鉴与思考。

Google Earth Engine（GEE）是集遥感影像存储与分析于一体的综合应用平台，能够方便快捷地调用遥感影像与信息提取，因此GEE受到越来越多科研工作者的关注。随着GEE不断扩充和升级，系统平台也愈发复杂。对于一般用户来说，要想快速了解其体系结构和功能算法变的越来越困难。针对这一问题，系统介绍了GEE的技术架构、数据资源、模型算法及计算资源，对GEE在各大领域的应用成果进行总结归纳，以期能为GEE的使用者提供一个快速了解该平台的窗口，帮助其更好地利用GEE平台开展自己的应用研究。

激光雷达（Light Detection And Ranging，LiDAR）通过扫描物体目标能够获取海量的离散点云。而强度作为点云最重要的特征之一，在一定程度上反映了物体表面的辐射特性。但受多种因素影响，原始强度信息变异性较大，通常需要被校正才能更好地应用到各个领域。首先详细综述了强度在林业遥感、测绘工程、地物分类和海洋环境勘测等领域的应用，分析了强度校正的必要性；其次，从大气衰减效应、扫描仪特性、目标表面参数和数据采集几何等角度深入阐述了影响强度的主要因素；接着，探讨了强度校正基本理论，对常用的理论和经验校正方法进行了总结，并把强度校正分为两个层次：正规化和辐射校准；最后，指出了强度校正技术亟待解决的一些问题。

植被物候信息是评价气候—植被交互影响、土地覆盖率以及生态系统年际生产力变化的关键指标。传统物候监测方法以目视观察为主，监测范围受限且人力物力消耗大。遥感技术作为近年来新兴的监测手段，具有监测范围大、信息获取便捷以及节省人力物力等特点，其应用进一步推动了植被物候动态监测研究的发展。本文首先对近年来植被物候遥感监测流程进行梳理，明晰了现有的遥感物候监测体系；概述了可用于建立植被生长曲线遥感数据源，并对不同数据源的应用情境进行了讨论；总结了现有的曲线降噪算法及应用流程，对不同方法进行降噪处理时误差成因进行了分析；归纳了目前主要的植被物候提取方法；最后讨论了数据分辨率、植被物候阶段定义以及监测时效性等植被物候遥感监测中尚存的不确定性因素，并对未来植被物候遥感监测研究的主要方向进行了展望。

油棕是一种重要的热带经济作物，在热带地区种植面积迅速扩张，已经成为全球最大的植物油来源。油棕扩张在带来经济效益的同时，也在不断侵占全球现有的森林、耕地和泥炭地，造成严重的生态环境问题。空间观测技术（RS、GIS、GNSS，3S技术）是空间信息收集、分析和管理的有效工具，在优化土地利用类型空间布局和可持续发展规划中发挥着重要作用。通过文献综述和文献计量学的方法，分析3S技术在油棕研究中的应用进展，并探讨影响油棕制图精度的关键因素。研究发现：该领域的论文主要以土地覆被变化研究为知识基础，来自马来西亚、美国、中国、印度尼西亚和英国的科研机构和研究人员是最主要参与者；目前3S技术在油棕研究中的应用包括油棕制图、油棕变化监测、油棕树计数、树龄估算、地上生物量与碳储量估算、适宜性评估、产量估算、病虫害监测、种植园管理等；制图精度与论文发表时间并没有明显相关性，与遥感数据源、分类方法具有相关性；目前油棕研究中的3S技术以RS为主导，RS应用于油棕研究的各个关键方向，GIS技术主要应用于油棕变化制图、适宜性评估、种植园管理、病虫害监测等，GNSS主要作为辅助工具，应用于病虫害监测和种植园管理等。

矿产资源是人类赖以生存和发展的重要生产资料，开展矿山监测对于矿产资源开发利用和矿区环境保护至关重要。由于具有大范围、多时相和综合性等优势，遥感技术已成为矿山监测的主要手段。针对矿山开发利用状况、地质灾害问题以及生态环境监测与质量评价等需求，系统总结了矿山环境遥感监测所用的数据源、方法和模型。目前遥感监测数据源已趋于多样化并覆盖矿山监测各方面，得益于云计算平台及人工智能技术快速发展，大数据分析和深度学习等方法在矿山环境遥感监测中逐渐发挥重要作用，而多源数据融合、地物智能化提取、三维形变监测和定量反演等是矿山环境遥感监测存在的主要问题与挑战。

秸秆焚烧是生物质燃烧的重要组成部分，不仅导致秸秆资源浪费，而且还会对环境造成严重危害。传统秸秆焚烧监测方法以人工巡查为主，监测范围受限且人力物力资源耗费大。遥感技术作为新兴的地表信息监测手段，给秸秆焚烧大范围监测带来了发展契机。介绍了遥感技术在秸秆焚烧火点监测、过火面积估算和焚烧迹地监测3个方面的基本原理、监测方法和研究进展，并分析了遥感技术在秸秆焚烧监测应用中存在的不足。在此基础上，从多源数据融合互补、监测方法优化集成、监测信息深入挖掘和时空信息决策服务等4个方面对秸秆焚烧遥感监测的未来发展进行了展望。

目标检测是遥感图像信息提取领域中的研究热点之一，具有广泛的应用前景。近些年来，深度学习在计算机视觉领域的发展为海量遥感图像信息提取提供了强大的技术支撑，使得遥感图像目标检测的精确度和效率均得到了很大提升。然而，由于遥感图像目标具有多尺度、多种旋转角度、场景复杂等特点，在高质量标记样本有限的情况下，深度学习在遥感图像目标检测应用中仍面临巨大挑战。从尺度不变性、旋转不变性、复杂背景干扰、样本量少和多波段数据检测5个角度出发，总结了近几年基于深度学习的遥感图像目标检测方法。此外，对典型遥感图像目标的检测难点和方法进行分析和总结，并对公开的遥感图像目标检测数据集进行概述。最后阐述了遥感图像目标检测研究的未来趋势。

遥感卫星可快速、动态地获取地震灾区大范围的高分辨率影像，已成为快速获取震后灾情信息的主要技术手段之一。基于震后灾情调查中广泛使用的光学遥感数据和变化检测算法，首先对遥感数据及其产品进行了归纳总结，在此基础上综述了基于高分辨率遥感影像的变化检测算法在震害提取中的应用，阐述了基于像元和面向对象两类变化检测方法的基本原理和优缺点，讨论和总结了应用中存在的问题和不足，以期为未来地震应急中的灾情调查工作提供参考。

红树林是海岸带生态系统中重要的植物群落，具有较高的社会、生态和经济价值。遥感技术的发展为红树林监测提供了一种高效便利的手段。雷达遥感由于具有穿透性好、不受云雨影响的特点，在红树林分布地区具有得天独厚的优势。对近几十年来雷达遥感在红树林监测方面的研究进行了回顾，着重分析了红树林散射机制、红树林分类与识别和红树林生物物理参数反演这3个方面的研究进展，对各类方法进行了总结和对比，最后针对存在的问题提出了未来可以改进的方向。

叶绿素a浓度是表征水体富营养化程度的重要指标，通过遥感手段反演叶绿素a浓度是实现水体富营养化监测的一个有效途径，已衍生出了一系列叶绿素a浓度反演算法。这些算法各有所长，适用范围也各自有别。由于水体光学特征差异，盲目套用这些算法难以取得预期效果。为了推动水质遥感的进一步发展，从遥感反演的原理和数据源出发，对国内外利用遥感技术反演水体叶绿素a浓度的算法进行综述。根据算法结构设计的不同，将反演算法分为6大类，分别为荧光峰和反射峰算法、波段算法、指数算法、智能算法、基于水体分类的算法体系以及分析类算法，系统地梳理各类算法并分析算法特征。从算法适用的叶绿素a浓度区间和水体类型等角度出发，总结各类算法的适用范围，评述各类算法的优缺点，以期为环境和遥感工作者提供参考。主要结论如下：①Ⅱ类水体算法外推适应性较弱，应建立并补充实测数据集，研究各类水体光学特性异同点，构建基于水体分类的通用算法体系；②无人机技术与高光谱传感器的结合可为内陆水体水质监测提供新思路；③应结合机器学习算法与机理模型，发展物理原理约束的高精度反演模型。

《空间微波遥感研究与应用丛书》共10部学术专著已由科学出版社2019~2020年内出版。该丛书包括了我国科学工作者近年来在星载微波主动遥感的合成孔径雷达技术、被动遥感的气象和海洋卫星的地球遥感技术等领域的部分研究成果。合成孔径雷达领域包括了：星载高分辨率宽幅SAR、SAR图像信息解译应用软件、SAR图像智能解译、空天目标雷达认知成像，以及目标分解的极化SAR与应用；也包括了月球火星等行星微波遥感的研究。气象与海洋微波遥感领域包括了我国风云气象和海洋微波遥感的综合应用研究成果，还有一本高光谱遥感图像非线性解混方面的研究。本文对该丛书的内容与特点给予述评。

准确评估全球碳循环是准确估算未来大气CO₂浓度、预测气候变化的关键。目前全球陆地与海洋碳源汇估算时空不确定性大。除碳循环模式理论和认知存在缺陷外，全球尺度上缺乏精细时空分辨率的生态系统碳循环参数观测数据是造成全球碳循环估算存在巨大不确定性的重要原因之一。为此，项目以立体观测为技术手段，通过协同全球台站观测资料和多源卫星遥感数据，研制要素齐全的高质量陆地与海洋生态系统碳循环关键参数产品（GLOCC），不仅包括主要碳源汇直接观测产品，如陆地生态系统生产力、生物量、土壤碳库和海水二氧化碳分压、海水颗粒有机碳等；还包括陆地与海洋生态系统光合作用关键参数以及碳循环模型过程关键变量。项目执行3 a多来，收集与处理了1981~2019年来的28种国内外卫星数据和19种全球碳循环产品生产相关的全球遥感产品，攻克了多源卫星遥感数据的一致性处理关键技术，发展了陆地与海洋生态系统碳循环关键参数的高精度卫星反演关键技术，初步研制了GLOCC碳参数产品生产与共享平台，并通过集成国内外卫星遥感数据，将部分陆地生态系统碳参数的时间分辨率从8 d提高到5 d。目前已经有7个GLOCC产品在国内外多个数据中心提供了产品共享服务。项目预期能够为全球变化研究提供时空分辨率高、时间序列长、碳循环参数全的遥感产品，并服务于全球碳源汇准确估算需求，并提供全球和区域碳收支的重要科学数据。

斑块状植被是世界上干旱—半干旱区常见的景观类型，对于它们的形成、结构和演替研究能够提高人们对干旱—半干旱地区生态系统动态及其重要的生态水文过程的理解，具有重要的理论研究意义和应用价值。传统的基于地面调查和长期定位观测的方法观测范围有限，已无法满足目前区域斑块状植被分布及其空间格局特征研究的需要。利用遥感技术快速重复获取大面积对地观测数据，已成为斑块状植被检测的主要发展方向。通过对近20 a斑块状植被遥感检测相关文献的综述，阐述了现有研究中使用的航空和高分辨率卫星遥感数据、基于像元的检测方法、基于对象的检测方法和基于形态学的检测方法，以及各自的局限性和优势。在此基础上，对今后斑块状植被遥感检测的研究方向进行了展望，应加强高空间高光谱分辨率卫星遥感数据和低空无人机高光谱和激光雷达图像的应用，重视面向粘连斑块的新型图像分割算法研发，以期进一步提高斑块状植被检测的精度。

地表温度是陆表过程研究的关键参数，卫星反演地表温度是获取区域及全球尺度辐射平衡、能量收支研究中地表温度参数的有效手段。目前，在平坦地表覆盖均一区域，基于热红外和微波遥感反演的地表温度已经被验证具有较好精度，尤其热红外遥感地表温度产品精度可达1 K以内。但是针对复杂地表的温度反演研究仍面临较大挑战。系统总结了复杂地形区地表温度反演的局限性，包括反演模型病态问题、地形复杂性、水汽云雾厚重造成数据缺失、真实性检验不确定性。并在此基础上，对未来复杂地表温度反演精度提高提出了可能实现的途径。

大气温室气体柱浓度地基遥感观测是碳监测卫星验证和校正的有效手段，目前主要依赖于昂贵且移动困难的高分辨率傅里叶变换红外光谱仪（120/125 HR）。采用便携式较低光谱分辨率（0.5cm^-1）傅里叶变换红外光谱仪（EM27/SUN）进行温室气体柱浓度的监测提供了一种新型的便捷手段。EM27/SUN通过自带的太阳跟踪器记录太阳直射辐射光谱，根据温室气体在短波红外波段存在明显吸收线的原理，利用非线性最小二乘算法PROFFIT和GGG反演柱气体平均干空气摩尔分数X_gas。通过高精度反演算法反演后得到的数据具有较高精度和高稳定度，具备进行科学应用的条件。EM27/SUN在国际上的科学应用主要总结为3类：烟羽成分浓度测量、卫星验证以及城市尺度源汇估算。重点讨论了EM27/SUN相比于其他观测手段的优势及带来的创新性结果。展望了未来EM27/SUN可以用于国内外各种特殊点的气体羽流分析、卫星数据验证和城市源汇分析工作，还可以用于不同TCCON站点的传递定标。

日光诱导叶绿素荧光作为光能在叶片上光合作用的伴生产物，包含丰富的光合信息，被认为是可以表征植物光合作用的快速、无损“指示器”。叶绿素荧光在研究植物胁迫、病虫害监测、估算植被总初级生产力（Gross Primary Production， GPP）等方面发挥着独特的作用。陆地植被GPP是研究全球气候、碳循环变化、全球生态系统等的重要内容。准确、及时地掌握GPP的时空分布特征，有利于深入理解生物圈与大气圈之间的相互作用，可为开展减缓全球气候变化的生态过程管理提出相应建议和对策。相比于植被指数，叶绿素荧光对植被光合作用的敏感程度更高，已被证实可以更直接有效地监测GPP，显著优于传统的GPP估算方法。深入探讨了叶绿素荧光在遥感估算GPP领域的基本原理、方法、不确定性以及最新进展，并对其面临的挑战和未来趋势进行了分析。

竹资源广泛分布于热带、亚热带和温带地区，是许多不可再生资源的良好替代品，其生长迅速、分布范围广的特点在减缓气候变化和发展中国家脱贫减困等方面发挥着重要作用。遥感技术广泛应用于资源监测、森林结构定量化反演，具有监测范围广、时空精度高的优点。系统梳理遥感各类数据源在竹资源监测中的应用、竹资源时空动态变化监测及竹资源监测分类方法。重点总结监测制图的数据源与分类方法，并对各类方法的精度进行统计分析。提出竹资源遥感监测要注重使用多源遥感数据和分类方法探索，加强特殊竹种、竹特定生长阶段和竹数量与质量监测为未来研究重点，以期为濒危野生动物保护、贫困地区脱贫、竹产业开发利用、发展中国家民生改善等提供技术支撑。

合成孔径雷达具有全天候、全天时的对地观测优势，全极化合成孔径雷达（PolSAR）能够同时获取4种极化信息，利用PolSAR在震后进行震害评估具有及时性和准确性的优势。首先概述了PolSAR的发展状况及其在建筑物震害信息提取中的应用；其次，基于不同数据类型（多时相数据、多源数据、单时相数据），概述了近10 a来 PolSAR数据在建筑物震害提取中的应用及其对比分析；然后，从极化分解方法、极化特征以及纹理特征3个方面对PolSAR数据的建筑物震害提取方法进行了详细阐述；最后，提出未来研究工作的设想，以期结合地理信息数据POI补充PolSAR在震害评估精度方面的不足。

水凝物相态识别（Hydrometeor Classification Algorithm,HCA）是从微物理角度分析天气特征的一个重要研究方向，研究水凝物粒子的分类，对于冰雹、降雨、降雪的观测均有重大意义。分析并总结了目前模糊逻辑水汽分类算法（Fuzzy logic Hydrometeor Classification,FHC）的优势，但是其局限性在于FHC较大地依赖于散射模拟，对冰相粒子相态识别的结果不确定。此外，目前也缺少有效的相态识别验证方法，这进一步限制了雷达双极化特征的应用。因此，发展其他聚类算法进行相态识别并建立分类标准体系是未来主要研究方向。

地物波谱数据库在遥感信息提取中具有重要的应用价值，本文归纳和总结了常用的国内外通用型地物波谱数据库与专业型地物波谱数据库的发展现状。在对有关波谱库遥感应用文献进行计量分析的基础上，综述了地物波谱数据库遥感应用的四种主要

灰霾是严重危害人类健康和影响社会经济发展的重大天气灾害之一。采用遥感技术高精度的动态监测灰霾时空分布，是开展灰霾预报预警与影响研究的基础，已成为大气环境等领域的研究热点。综述了灰霾遥感监测的国内外研究进展，主要监测方法可归并为三大类：基于光谱特征差异的图像变换与灰霾指数提取、利用气溶胶光学厚度直接监测与估算大气颗粒物浓度间接监测、综合光学传感器与激光雷达遥感数据的灰霾垂直与水平分布特征立体监测，总结讨论了灰霾遥感监测中存在的问题与困难。最后对灰霾遥感监测的发展趋势进行了分析，未来应在多源遥感手段协同的立体监测体系发展基础上，进一步开展高时空分辨率的雾霾模拟预报研究与业务应用。
 

危害严重的病虫害胁迫常在我国作物主产区发生，植保部门的田间调查、实地取样等测报方式已经无法满足目前精准、无损、高效的监测预警需求。能够实时动态监测的遥感技术手段为快速获取地表连续信息提供了可能，也是未来作物病虫害遥感监测预测的主要发展方向。通过总结、归纳和整理目前作物病虫害遥感应用中不同病虫害胁迫类型区分、单一胁迫程度估算和作物胁迫预测预警的三大主要方向的研究现状，阐述了现有研究中使用的特征提取方法、特征选择方法，以及胁迫类型区分、程度估算和预测预警的模型算法，并通过国内检索平台对三大粮食作物病虫害的遥感研究应用情况进行了统计分析。在此基础上探讨作物病虫害遥感监测和预测预警现存的问题和未来的发展趋势，推动农业可持续性的长效体制的构建。

卫星遥感反演降水技术为获取全球降水信息提供了途径。遥感降水数据不可避免地存在误差，精度检验是必不可缺的。首先回顾了遥感降水数据全球检验项目；总结检验策略，分为降水事件检验、中小区域尺度检验和大区域尺度检验；然后总结检验方法，包括基于地面观测数据检验方法和基于降水产品检验方法；最后介绍遥感降水数据检验常用流程，包括获取参照数据、检验区域选择和数据对比。遥感降水产品精度检验框架主要存在3个方面的问题，全球遥感降水产品检验策略不完善、参照数据缺乏统一标准和检验指标不统一。未来发展方向可能有完善检验策略、统一参照数据及检验方法。