耦合遥感瞬间模型与过程模型的地表参数反演

从遥感数据中获取高精度的地表参数时空变化信息是众多遥感应用的迫切需求。遥感反演地表参数的难点在于地表状态参数的动态变化和空间分布异质性，以及遥感观测数据质量问题。地表参数的时空变化特征很难用单一的遥感物理模型描述，或需引入更多参数，使得仅基于物理模型的反演结果难于保证参数遥感产品的时空完整性。耦合遥感瞬间模型与参数随时间变化过程模型的参数反演策略将是解决以上问题的途径之一。本项目以植被遥感为例，围绕森林、农作物等植物生长参数的定量遥感反演问题，建立简化的、适用的植物生长过程模型，并将其与植被遥感瞬间模型相耦合，在构建参数时空分布先验知识的基础上，发展基于先验知识的地表参数同化反演模型，研究遥感数据同化算法中确定观测数据误差和参数背景场误差的方法,以获得时空连续的地表参数遥感产品。本项目将重点研究解决现行遥感数据产品中林地类叶面积指数等生长参数估算误差大和难于获取验证数据的问题。