三维遥感机理模型是开展定量遥感反演教学和新方法试验的重要工具。介绍全波段多传感器三维遥感机理模型RAPID的原理、输入输出和常见应用方法。RAPID模型基于辐射度（Radiosity）理论和计算机图形学算法，提出了针对植被的孔隙面元（Porous individual object）概念，大幅降低三维辐射传输的计算量；并将模拟能力扩展到光学、热红外和微波波段，实现反射率、亮度温度、点云、波形和后向散射系数的统一模拟。RAPID非常适合定量遥感教学、简单模型验证、复杂场景模拟和多源数据融合探索。全面介绍全波段多传感器三维遥感机理模型RAPID的原理、输入输出和常见应用方法。
三维辐射传输模型能够准确地刻画太阳辐射与异质地表之间的相互作用，近年来已成为定量遥感建模与反演研究中的重要工具。LESS模型是基于光线追踪的三维真实冠层辐射传输模型，充分利用了光线追踪的前向追踪模式模拟能量平衡问题以及后向追踪模式模拟大尺度（公里级）遥感影像，从而实现在同一模型中多种遥感数据的模拟。目前，LESS模型可以模拟多角度反射率、多/高光谱影像、鱼眼相机、复杂地形区上下行短波辐射、冠层分层FPAR等数据，可以为验证物理模型、发展参数化模型以及训练神经网络模型等提供更为可靠的模拟数据集。本文主要介绍了LESS模型的基本原理和典型的应用。LESS模型可以从www.lessrt.org网站下载。
针对基于多模式遥感手段的大区域森林地上生物量（AGB）定量反演效率低的问题，充分集成主、被动遥感对森林AGB多维观测特征，提高区域定量反演结果；针对两期反演结果分析，揭示区域森林AGB空间变化格局，为科学评估区域生态环境保护（如天然林保护）、提升国家生态环境遥感连续动态监测与预警能力提供支撑。以内蒙古大兴安岭林区为研究区，以2009年为主的光学LandsatTM5（TM）与ALOS-1 PALSAR，以及2014年为主的高分一号（GF-1）与ALOS-2 PALSAR两期主、被动遥感数据提取特征因子，利用快速迭代特征选择的k-NN方法（k-Nearest Neighbor with Fast Iterative Features Selection，KNN-FIFS），实现主、被动遥感特征组合快速优化及最优估测模型构建；基于第七次、第八次森林资源连续清查样地数据，对两期研究区森林（乔木）AGB进行定量反演与留一法（LOO）验证；根据两期反演结果叠加对比，在样地和区域尺度上定量分析研究区2009~2014年间森林AGB变化。在样地尺度上，基于森林资源清查样地结果与LOO法验证结果表明，2009年的AGB反演结果R2=0.56，RMSE=25.95 t/hm2；2014年R2=0.64；RMSE=24.55 t/hm2。2009年反演均值较样地计算结果均值偏高（预测：81.59 t/hm2，实测：78.64 t/hm2）；而2014年反演均值较样地计算结果偏低（预测：79.63 t/hm2；实测：82.48 t/hm2）。从区域尺度来看，2009年平均森林AGB为88.33 t/hm2；2014年的为94.61 t/hm2；平均AGB增长量为6.28 t/hm2；与前期研究利用扩展生物量因子法计算的结果接近（2008年和2013年分别为87.14 t/hm2、92.20 t/hm2）。采用基于快速迭代的KNN-FIFS方法，可大幅度提升高维度多模式遥感特征优选效率；充分融合主、被动遥感的多维观测特征，提高森林AGB反演精度及饱和点。在像素尺度上（30 m）利用LOO法对KNN-FIFS反演结果进行了验证，具有更强鲁棒性，避免了由于训练、检验样本抽选造成的随机误差。2009~2014年期间，内蒙古大兴安岭林区植被覆盖度整体呈现了明显的增长趋势；森林AGB也相应增加。自天然林保护工程实施以来，尽管森林火灾造成了局部较为严重的森林退化（覆盖度、AGB），但整体森林资源状况得到有效改善。
塔里木河流域的胡杨林是该荒漠区域典型的森林资源，胡杨树冠大小和株数信息对塔里木河流域森林资源监测、生态保护和恢复具有重要意义。由于该流域乔灌草植物群落分布的复杂性，传统方法很难实现胡杨树冠的精准分割和大范围的株数提取。以塔里木河中游胡杨林为研究区，选取几块典型胡杨林区域，提出集成深度学习和分水岭分割的处理方法，对密集胡杨树冠的精准分割和单株胡杨的提取进行了深入探讨。首先，将无人机影像（空间分辨率0.16 m）无缝拼接生成正射影像；采用U-Net卷积神经网络对胡杨树冠覆盖区域进行精准分割；在U-Net模型分割的基础上使用标记分水岭方法对密集胡杨树冠进行自动再分割和单株计数，计算出所选研究区的胡杨株数并精准定位。结果表明U-Net卷积神经网络对胡杨的所有树冠区域提取的平均精度可达94.1%，在胡杨树冠覆盖区域识别分割的基础上，用标记分水岭分割方法对胡杨单木计算总体精度为93.3%。研究认为，结合深度学习和标记分水岭方法为自动化大范围森林资源监测提供了新思路和借鉴经验。
为充分考虑森林生态系统土壤水分的垂直运动及改善碳、水通量的模拟精度，利用Biome-BGC MuSo模型模拟了长白山森林通量站点的碳、水通量，该模型包含了多层土壤模块、物候模块以及管理模块；其次，利用集合卡尔曼滤波算法将站点观测的多层土壤参数同化到Biome-BGC MuSo模型中，并用站点涡动通量数据进行了验证。结果表明：与Biome-BGC模型模拟结果相比，Biome-BGC MuSo改善了站点净生态系统交换量（Net ecosystem exchange， NEE）、生态系统呼吸量（Ecosystem respiration， ER）和蒸散发（Evapotranspiration， ET）模拟精度，站点观测的时序土壤温度和水分数据同化到Biome-BGC MuSo后，碳、水通量模拟结果有了进一步的提升（NEE： R2 = 0.70， RMSE = 1.16 gC·m–2·d–1； ER： R2 = 0.85， RMSE = 1.97 gC·m–2·d–1； ET： R2 = 0.81， RMSE = 0.70 mm·d–1）。数据-模型同化策略为森林生态系统碳、水同量的模拟提供了科学的方法。
为探索国产高分一号宽幅（GF-1 Wide Field of View，GF-1 WFV）数据以及具有宽覆盖、红边波段（Red-Edge band，RE）的高分六号（GF-6）卫星数据在森林郁闭度（Forest Canopy Closure，FCC）定量反演中的潜力，本研究以GF-1 WFV多光谱数据为基础，添加哨兵2号（Sentinel-2A）红边波段，模拟GF-6红边波段特性，并提取相关纹理信息（Texture Information，TI）、植被指数（Vegetation Index，VI）和红边指数（Red- edge Index，RI），同时添加太阳入射角的余弦值cosi和1/cosi进一步探究了地形因素（Topographic Factors，TF）对FCC估测的影响，利用快速迭代特征选择的k-NN（k-Nearest Neighbor with Fast Iterative Features Selection，KNN-FIFS）模型，实现了内蒙古大兴安岭根河研究区FCC的定量反演，并对比逐步多元线性回归（Stepwise Multiple Linear Regressions，SMLR）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）估测结果。通过44块调查样地实测数据验证发现：基于GF-1 WFV估测的FCC与实测数据具有很好的一致性，R2=0.52，RMSE=0.08；GF-1 WFV+VI+TI估测结果为R2=0.56，RMSE=0.08；GF-1 WFV+RE+RI+TI的精度明显提高，R2=0.63，RMSE=0.07；GF-1 WFV+RE+RI+TI+TF的精度最高，R2=0.68，RMSE=0.07，并高于SMLR（R2=0.39，RMSE=0.10）和SVM（R2=0.49，RMSE=0.10）方法。KNN-FIFS方法比SMLR和SVM方法更适用于FCC遥感估测，且添加红边信息经地形校正后，能有效提高FCC的估测精度。
为推广国产高分数据在森林树种分类方面的应用，以北京市延庆区八达岭国家森林公园主要区域的6期高分二号影像为数据源，在分层分类的基础上，利用支持向量机递归特征消除、C5.0决策树、FSO 3种特征优选方法，从4种特征维度下实现面向对象的支持向量机和随机森林的森林树种分类，最终取得总体精度平均为83.65%，特定树种生产者精度介于93.75%（山杏）和38.10%（刺槐）之间，特定树种用户精度介于100%（华北落叶松）和44.74%（榆树）之间的良好结果。结果表明：C5.0决策树耗时最短（0.01 h）且其所选特征应用于分类总体精度最高（86.90%）；在不同特征维度下支持向量机分类的总体精度比随机森林平均高出3.28%；支持向量机和随机森林均对特征维度不敏感，但良好的特征优选结果仍会对支持向量机的分类效率（最高提升86.98%）和随机森林的分类精度（最高提升9.22%）产生较大影响。
遥感影像受大气的吸收散射以及地形起伏变化的影响，使得传感器接收到的辐射信号既包含了地物的信息，同时也包含了大气以及地形的信息。为了提高地表反射率的反演精度，需要去除遥感影像中大气和地形的影响。提出了一种基于查找表的Landsat8-OLI遥感影像的大气校正方法，该方法由6S辐射传输模型生成查找表，其中输入的参数包括大气水蒸汽含量、臭氧浓度和气溶胶光学厚度等MODIS大气参数产品。利用传统方法建立的大气参数查找表通常只考虑一部分因素，这对于以MODIS产品为输入参数的大气校正是不适用的。本文建立了一个包括大部分输入参数的高维大气校正查找表，对于Landsat-8 OLI传感器具有很高的通用性，通过进行光谱分析、与USGS地表反射率产品交叉验证等方式来验证模型的精度。验证结果表明该方法能有效地反演精确可靠的地表反射率。最后，采用目视解译、统计分析将校正结果与SEVI做对比分析，比较地形影响消减的效果。结果表明该模型与SEVI在地形消减的效果上作用相当。
锂是重要的新兴战略资源，四川甲基卡矿田是中国乃至于世界上锂矿资源最集中的地区之一。运用美国ASD FieldSpec-4便携式红外波谱仪，通过对甲基卡最大的矿脉X03号脉钻孔ZK1101孔的波谱测量，对比分析了含锂辉石伟晶岩、不含锂辉石伟晶岩及围岩的波谱特征，得出锂辉石具有1 413、1 900、2 207 nm三处吸收特征，区分含锂辉石伟晶岩、不含锂辉石伟晶岩及围岩的波谱吸收特征主要位于1 900 nm处，并通过1 900 nm吸收谷的吸收深度与锂含量的相关分析，建立了锂含量定量反演模型。本研究开启了对锂辉石这一标志性找矿矿物波谱特征的新认识，同时为今后锂含量定量评估奠定了高光谱理论基础。
为探究高光谱数据估算土壤重金属铜含量的可行性，以石家庄市水源保护区褐土为研究对象，对不同光谱变换数据与重金属铜含量做了相关分析，建立了土壤重金属铜的单光谱变换指标偏最小二乘模型和多光谱变换指标偏最小二乘模型。结果表明：光谱反射率（R）经倒数一阶微分（RTFD）变换后与铜含量的相关性有所提高；光谱敏感波段为418、427、435、446、490、673、1 909、1 920和2 221 nm，基本位于土壤氧化铁、粘土矿物的特征吸收区域；对土壤重金属铜含量估算效果最好的单光谱变换指标偏最小二乘模型为RTFD模型，其模型决定系数（R2）为0.649，均方根误差（RMSE）为1.477；多光谱变换指标偏最小二乘模型R2和RMSE分别为0.751和1.162，建模效果优于单光谱变换指标模型。研究结果可为北方地区褐土类型土壤重金属铜的高光谱估算提供借鉴。
为准确分析中国地区气溶胶空间分布与时间变化特征规律，首先利用中国地区9个AERONET（Aerosol Robotic Network）地基站点观测资料对新一代静止气象卫星Himawari-8气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth， AOD）产品数据进行一致性验证，并在此基础上选取2015年7月至2018年4月Himawari-8逐小时AOD数据分析了中国地区气溶胶光学厚度时空变化特征。结果表明：①Himawari-8 AOD与AERONET AOD之间相关性很高，9个站点的相关系数R在0.64 ~ 0.91之间，拟合曲线斜率k的范围为0.57 ~ 0.68。②Himawari AOD产品与AERONET AOD的相关性在中午时段较其他时段相对较低；北方地区Himawari-8 AOD冬季反演效果与夏季相比较差，南方地区则相反。③中国地区年平均AOD呈东高西低分布，春、夏两季AOD明显高于秋、冬两季，其中夏季最高，春季次之；地区间AOD月变化差异也较大；大部分地区AOD日变化呈现先下降后上升再下降的趋势，AOD最高值出现在午后14 ~ 16时，最低值出现在18时。研究结果为了解中国地区大气气溶胶的时空变化规律和全天时的大气污染监测方法提供新的参考。
镁铁质―超镁铁质岩的遥感岩性识别研究一直是遥感岩石学领域的热点之一，其岩石信息对于岩浆型铜镍硫化物矿床的预测十分重要。提出一种综合利用Landsat 8、ASTER和PALSAR-2数据的镁铁质―超镁铁质岩石全谱段遥感识别模型：通过对野外采集岩石样品及光谱库中相关岩石矿物的可见光―热红外谱域的光谱测试与特性分析，结合岩石表面微波散射特性，应用特征空间，贝叶斯线性判别分析、逐步偏最小二乘回归分析等方法，创建镁铁质―超镁铁质岩性指数，并利用提出的岩性指数进行镁铁质―超镁铁质岩的初步提取，再经过基于贝叶斯决策理论的融合处理得到最终的镁铁质―超镁铁质岩石信息。结果表明：该模型能够对镁铁质―超镁铁质岩进行精准定位，识别精度达到94%以上。此外，根据遥感岩性、构造特征的解译与区内已知铜镍硫化物矿床的成矿岩体比较，推断出位于赤石山―小长山―中坡山一带以及小青山附近岩体具有一定的成矿潜力。
高光谱图像在高维特征空间中的凸体特性是凸体几何类光谱解混方法的理论依据，这类光谱解混方法具有直观性强、复杂度低、效率高等优点，是高光谱图像光谱解混方法研究的一个重要分支。本文旨在对国内外基于凸体几何理论的光谱解混方法进行回顾，指出这类方法研究中需要特别关注的若干问题，并着重对：①数据降维对凸体几何端元提取方法的影响，②两类经典的单形体体积衡量标准，③3个单形体体积计算公式及其关系3个问题进行简要分析，得到初步分析结果。
脉状蚀变分布广泛且蚀变规模一般较小，遥感影像空间分辨率对此类蚀变提取影响严重。为了评估不同空间分辨率数据对脉状矿化蚀变信息的提取能力，以甘肃北山金滩子地区为例，应用航空高光谱CASI/SASI数据，将像元重采样至5、10、15、20和30 m共5种空间分辨率模式；以JPL光谱库中白云母矿物光谱曲线为参考，利用光谱匹配滤波法提取区内白云母化蚀变。不同规模蚀变带在5种分辨率模式下像元光谱表明：面状蚀变由于面积较大，空间分辨率变化对像元光谱吸收特征影响较小；脉状蚀变带特别是较窄脉状蚀变带随着空间分辨率的降低，混合像元影响越来越强，像元光谱的吸收特征越来越浅，30 m空间分辨率时吸收特征最弱。5种空间分辨率影像的白云母矿物提取结果表明较窄蚀变带（宽约1~5 m）在5~15 m空间分辨率图像中均线状特征明显，在20 m分辨率数据结果中仅断续出现，在30 m空间分辨率结果中仅个别像元被突出。
消费级多旋翼无人机技术不断成熟，使其用于摄影测量成为现实。利用消费级四旋翼无人机搭载普通相机，开展1∶500大比例尺测图任务，针对消费级无人机和非量测相机的影像采集特点，制定项目实施方案并开展数据生产，实验结果表明：利用消费级无人机进行大比例尺测图的方案可行，测图精度满足规范要求；利用采集影像生成的测区实景三维模型辅助内业成图，能够大幅减少外业调绘工作量。研究表明该方案提高了大比例尺测图的工作效率，减少了项目的总体成本，有很好的经济效益和应用前景。
南京城市地表要素更新快且天气多云雨，光学影像无法提供实时数据；而合成孔径雷达（SAR）因其全天时、全天候工作特性，可有效弥补常规遥感数据获取瓶颈问题。以南京河西新城和江北新区为示范，选取2016~2018年13景COSMO-SkyMed数据，采用相干系数差值和强度RC合成法进行城市变化检测。针对SAR斑点噪声，分别采用同质滤波及非局部滤波法对干涉图和强度图进行降噪。两种变化检测方法的数据处理与性能评估结果表明：降噪滤波技术提升SAR城市变化图斑信息提取能力，两种方法产出查准率均为94%左右；然而目前方法仍可存在漏检，对应概率分别为66.8%和29.6 %。相较于前者，基于强度RC合成法具备对小面元、线型地物变换更佳提取能力；同时考虑到该方法对时空基线无要求，因此在实际多云多雨城市变化检测中具有更好的应用价值与推广潜力。
以Landsat遥感影像为数据源，利用面向对象和决策树方法获得多期土地覆被数据；以此为基础，分析了1990~2015年吉林省西部耕地变化与旱田水田转化特征及驱动因素。结果表明：1990~2015年期间，吉林省西部耕地面积增加了2159.33 km2，增速逐渐变缓。旱田面积在1990~2000和2000~2010年期间有小幅增加，但在2010~2015年期间呈减少趋势。水田面积持续扩张，25年间增加了1139.39 km2（51.7%），旱田净转化为水田的面积不断增加，1990~2000年为69.13 km2，2000~2010年为156.19 km2，2010~2015年为288.27 km2。人口和经济的增长是导致耕地面积迅速增长的主要原因，影响水田面积扩张和旱田向水田转化的驱动因素有：科技进步、水利设施建设、政策倾向和利益驱动。最后提出了吉林省西部地区耕地保护的建议，为区域农业生产和生态建设提供科学借鉴。
快速准确掌握新增建设用地信息对城镇化监测研究具有重要意义。基于后验概率变化矢量检测的土地覆盖更新方法中，存在初始样本准确性低、后验概率变化矢量检测精度不理想的问题，结合多元变化检测方法，对基于后验概率变化矢量检测的更新方法进行改进，提出一种可应用于新增建设用地提取的自动化方法。利用两期影像多元变化检测结果提高初始训练样本的准确性，同时在迭代选择样本过程中加入该变化检测结果，改善变化检测更新和重分类过程的精度，更准确地提取新增建设用地。用两期嘉兴地区高分一号影像和前期影像土地利用/覆盖分类数据验证改进效果，并与改进前方法对比。结果表明：改进方法提取的2017年新增建设用地精度更高，提取更新后的2017年建设用地总体精度达到85%，Kappa系数0.7以上，变化检测精度比未改进前显著提高。同时该方法显著减少了迭代次数，提高了提取效率。
FY-4上的闪电成像仪（Lightning Mapping Imager，LMI）从静止轨道平台对视场覆盖范围内的闪电进行连续不间断的观测，闪电资料为监测预警强对流天气提供了重要信息。为研究FY-4闪电资料监测预警强对流的能力，以2018年5月7日厦门暴雨为研究个例，利用FY-4闪电资料、FY-4亮温资料、厦门市自动气象站降水资料以及地面闪电定位网监测数据，研究闪电数据在强降水监测预警中的应用。结果表明：FY-4闪电资料与地基闪电进行数据融合，有效减少了天基与地基闪电产品各自数据的不完整性、不确定性和误差；闪电的移动轨迹与对流云团的移动轨迹相符，且在云团移动轨迹的前方；温度梯度较大的区域和深对流内，闪电强度较强；闪电强度与雨强成正比，且闪电频数峰值多出现在降水峰值前45 min左右。
为估测台风带来的地表瞬时降雨率，利用FY-3C上搭载的微波湿温探测仪（Microwave Humidity and Temperature Sounder，MWHTS）的L1级在轨观测亮度温度数据与多卫星降水分析TMPA（Tropical Rainfall Measuring Mission（TRMM）Multi-Satellite Precipitation Analysis）3B42降水产品数据，通过多元线性回归和BP神经网络两种算法对台风区的降水情况进行了反演研究。结果表明，由这两种算法反演的降水分布图可以清晰地看到台风中心、云墙以及螺旋雨带等台风的位置、分布及结构信息，这与TMPA 3B42降水产品数据估测到的台风降水分布图相一致。此外，从定量的角度来看，TMPA 3B42降水数据与这两种反演算法反演的地表瞬时降水量（mm/hr）都具有较高的相关性和较小的偏差和均方根误差，反演的精度较高。故这两种算法都可以用来反演台风区的降水量，同时也表明FY-3C MWHTS微波在轨观测资料在台风区监测及降水研究中能发挥出较高的应用价值。
非降水回波识别算法的效果直接影响着雷达数据后续应用（如定量降水估测）的结果，因此对其进行客观定量检验是很重要的。文中所用算法在SWAN系统雷达反射率因子质量控制算法基础上增加了晴空回波识别算法，使用回波延展度因子并增加高度限制来对晴空回波进行识别和去除。使用星载雷达反射率强度数据与非降水回波去除前后的地基雷达数据进行时空匹配，对非降水回波识别算法效果进行客观的直观和定量验证。参照星载雷达观测结果，文中算法针对与降水回波无混叠的超折射回波有很好的识别效果，效果优于存在降水与超折射混叠的情况，当降水回波中存在与超折射回波水平纹理相近的对流降水时，经算法处理后该部分回波会丢失部分信息。针对存在降水与超折射回波混叠的情况，将算法处理前后的地基雷达降水区域反射率因子分别与星载雷达数据进行比较，结果表明经算法处理后的数据更接近星载雷达观测值。评价结果可为算法适用性分析及改进提供依据。
利用黄河流域90个气象站点实测降水数据，分别从流域和格网两个空间尺度，运用相关分析、相对误差等统计分析方法对TRMM卫星3B43 v7降水数据在黄河流域的精度进行了评估，在此基础上分析了精度评价指标的空间分布特征，讨论高程、降水强度等因素对精度的影响。结果表明：①在流域尺度上，TRMM月降水数据与站点实测月降水数据呈高度线性相关，TRMM降水数据比站点实测降水数据略微偏高。②在格网尺度上，大部分格网的TRMM月降水数据与站点实测月降水数据的相关系数较高，偏差较小。③TRMM降水精度与降水强度、高程相关，TRMM降水量与实测降水量的平均绝对误差呈自东南向西北递减规律，与黄河流域降水分布规律相一致；相对误差、平均误差和平均绝对误差等指标随着高程的增加呈现逐渐减小的趋势。整体上，对于黄河流域，随着降水量的增多，TRMM数据倾向于低估降水量；高海拔区域，TRMM低估降水量，低海拔区域，TRMM高估降水量。通过评估TRMM卫星降水产品在黄河流域的精度，为本地区地面降水产品提供有效补充。
针对2017年6月下旬至7月上旬期间湖南省出现的持续强降水过程，采用遥感降水误差标定体系和遥感降水误差分解模型方法，综合标定了GSMaP_NRT、GSMaP_MVK和GSMaP_Gauge等3套遥感降水产品的数据精度，具体分析了各数据产品总体误差的组成结构及各项独立误差成分（命中误差、漏测误差、误报误差）的变化特征，并重点讨论了3套遥感降水产品针对大雨及以上级别强降水事件的监测能力，结果表明：①3套降水产品都能基本捕捉到此次强降水过程的空间分布特征，也能够较为准确地描绘出不同强弱降水阶段的交替过程；②总体上看，GSMaP_Gauge产品表现最好，3套遥感降水产品在复杂地形地区内精度都相对更差。在误差组成结构中，命中误差占总误差比重最大；③对于大雨及以上级别的强降水事件，GSMaP_Gauge产品表现出最佳监测效果，相比两套未校正数据产品，GSMaP_Gauge产品对于漏测误差的改善效果十分显著，其能更有效地监测到强降水事件。对比IMERG产品，GSMaP产品在强降水事件中的表现整体上都要优于同级别的IMERG产品。本文为验证极端降水事件中遥感降水产品的精度提供了范例，并可以为遥感降水反演算法的进一步改进提供建议。
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