利用多角度数据提取双向反射分布函数（BRDF）原型的方法与应用研究

The earth's surface scatters radiation anisotropically, especially at the shorter wavelengths that characterize solar irradiance. Bidirectional reflectance distribution function (BRDF) plays an improtant role to the development of quantitative remote sensing. In recent decades, with the improvement of the means for acquiring multi-angle measurements, the scientific community has accumulated a huge amounts of multi-angle measurements. However, how to effectively use these data involves two basic qestions: one involves developing a method to extract useful information as a prior knowledge from these massive data; the other involve developing a pratical method to use these a prior knowledge to retrieve land surface biophysical parameters. This project will use the existing multi-angle measurements for extracting effective information as a prior knowledge to retrieve the surface albedo from air-borne WiDAS. Specifically, (1) this project will develop a method to extract the BRDF archetypes from the global spaceborne-airborne-ground measurements available to us, and build a concise database of BRDF archetypes; (2) this project will also develop a novel method to use the extracted BRDF archetype as a prior knowledge to retrieve surface albedo from the airborne WiDAS instrument in Heihe river basin, focusing on the method for improving albedo inversion accuracy.This project not only focus on developing a new method to extract BRDF archtypes from various multi-angle measurements, but also develop a new method to use these BRDF archetypes as a prior knowledge. Therefore, this project will have important theoretical and practical values.

双向反射分布函数（BRDF）是多角度遥感理论的基础，对定量遥感发展具有重要作用。近几十年来，随着多角度观测手段的提高，科学界已积累了海量多角度观测数据，如何有效地利用这些数据，一方面涉及从这些海量数据中提取先验知识的方法；另一方面也涉及将这些先验知识应用于地表参数的反演方法。本项目将基于已有的多角度观测数据，针对地表双向反射特征，研究从多角度观测数据中提取有效信息作为先验知识的方法及应用，具体包括：（1）针对全球范围内可获得的星-机-地多角度海量观测数据，研究提取BRDF原型的方法，构建、丰富和完善BRDF原型库；（2）选择黑河区域为典型研究区，以机载WiDAS多角度观测数据为例，研究将BRDF原型用于地表反照率反演、提高地表反照率反演精度的方法。该项目不但发展从多角度遥感数据中提取BRDF原型的先验知识积累方法，而且探索将BRDF原型作为先验知识的应用方法，具有重要的研究意义和应用价值。

双向反射分布函数（BRDF）是多角度遥感理论的基础，对定量遥感发展具有重要作用。近几十年来，随着多角度观测手段的提高，科学界已积累了海量多角度观测数据，如何有效地利用这些数据，一方面涉及从这些海量数据中提取先验知识的方法；另一方面也涉及将这些先验知识应用于地表参数的反演方法。本项目将基于已有的多角度观测数据，尤其是中分辨率的星载MODIS数据和粗分辨率的星载POLDER数据，针对地表双向反射特征，研究从多角度观测数据中提取有效信息作为先验知识的方法及应用，具体包括：（1）针对全球范围内可获得的星-机-地多角度海量观测数据，研究提取BRDF原型的方法，构建、丰富和完善BRDF原型库；（2）选择黑河区域为典型研究区，以机载WiDAS多角度观测数据为例，研究将BRDF原型用于地表反照率反演、提高地表反照率反演精度的方法；（3）研究不同像元大小BRDF尺度效应的变化以及对反演地表反照率精度的影响。通过该项目的执行，不但发展了从多角度遥感数据中提取BRDF原型的先验知识积累方法，而且进一步探索了将BRDF原型作为先验知识的应用方法，对相关地表参数的反演算法的发展，遥感定量产品的业务化生产等应用领域具有重要的研究意义和应用价值。