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反射率是光学遥感的核心。二向反射率分布函数(Bi-directional ReflectanceDistribution Function，BRDF)描述了地物反射率的光谱和方向特性，被广泛应用于陆面生物物理参数估算研究。本文旨在发展轻便高效的BRDF观测方法，提出简明实用的冠层土壤背景BRDF模型，为遥感信息机理的基础研究做出贡献。 在地面BRDF观测方面，现有的观测方法普遍存在设备复杂、不利于常规观测等问题。研究发展了一种基于数字半球摄影(Digital hemisphericalphotography，DHP)技术的方向反射率观测方法，该方法采用商业数字单反相机和鱼眼镜头作为观测仪器，能够在15～25分钟内采集50个样点的图像，并通过图像处理得到地块尺度的方向反射率和反照率信息。研究在小汤山国家精准农业与生态环境野外试验站开展了野外地面观测实验，获取多个生长期的玉米方向反射率数据，以及草地和裸土的数据。结果表明，该方法能够有效捕获植被和土壤反射率的主要特征。由于该方法具有灵活便捷、成本低廉的优势，与现有方法相比更适合开展大范围、长时间序列数据的多角度观测。 在冠层BRDF建模方面，现有的研究对土壤背景反射率的关注较少，土壤光谱反射率模型存在代表性不足的问题，土壤方向反射率模型则难以平衡复杂度和精度，并且，能够模拟任意波长、任意入射角、任意观测角的土壤反射率模型尚不多见。研究基于全球土壤光谱库提出了一个通用光谱向量(General SpectralVectors，GSV)模型，其模拟全球土壤光谱反射率的误差不到(0.015，3.5％)。研究基于对Hapke辐射传输模型的分析、抽象和简化，提出了一个简单土壤方向反射率(Simple Soil Directional，SSD)模型，并将其与GSV模型集成，构建了简单土壤光谱-方向反射率(Simple Soil Spectrodirectional，SSS)模型。该模型仅使用一个亮度参数，一个光谱形状参数和一个方向形状参数，却能够较好地模拟不同类型、不同含水量和不同粗糙度的土壤BRDF数据集，误差在(0.05，20％)以下。采用GSV模型和SSS模型来模拟冠层背景土壤反射率，能够有效提高冠层反射率模拟精度。 论文主要创新点如下: (1)提出了基于数字半球摄影的多角度反射率观测方法，具有轻便高效的优点; (2)建立了通用土壤光谱向量模型，适用于全球土壤光谱反射率模拟; (3)建立了三参数的土壤BRDF模型，能够较好地描述冠层背景反射率。