基于同化理论生成时空连续遥感产品的算法研究

目前我们面临的资源、环境和生态问题都是区域或全球的大尺度问题，对它们进行研究需要的数据不是点数据源可以满足的，到目前为止只有遥感技术可以提供大尺度范围研究数据。在这种背景下，美国启动了对地观测计划，整合已有遥感资源并陆续发射了众多卫星搭在了数十种传感器。针对这些传感器，不同科学研究团队研发各自的算法生产涵盖 陆地、大气、海洋和冰雪的各类产品。但其陆地产品存在的最大不足之一是由于云等干扰因素的出现MODIS产品在时间和空间上均不连续，这为应用带来了相当大的困难。解决此问题具有迫切的必要性，但传统的遥感反演方法以及基于地统计学与信号处理的插值方法都不能胜任，必须另辟蹊径。申请人提出了基于卡曼滤波同化算法为核心的遥感产品生产算法，拟实现对地表双向反射率分布函数（BRDF）在时空的连续反演，并以此为基础生产出以MODIS为数据源的时空连续的各类遥感产品。