二向反射分布函数(BRDF)可以对地表的方向反射特征进行描述,被广泛应用于遥感影像大气校正、地形校正、角度归一化、地物分类、地表反照率估算以及植被聚集指数、叶面积指数等地表生物物理参数反演过程中。目前,已有多种BRDF产品可供人们选择和使用,如TERRA-AQUA/MODIS BRDF产品、ADOS/POLDER BRDF产品、TERRA/MISR BRDF产品等。然而,这些产品都是全球尺度、公里级低空间分辨率的,难以满足诸如局地气候研究、植被参量反演、土地利用分类等应用需求,亟需发展高空间分辨率影像BRDF遥感反演算法,以生产高空间分辨率BRDF遥感产品。另一方面,随着高分辨率对地观测技术的快速发展,高空间分辨率遥感影像越来越普遍,对其进行大气校正、地形校正、角度归一化等处理是实现高分辨率定量遥感的必要条件,而这些都离不开对高分辨率影像BRDF的建模和反演研究。论文着眼于高分辨率影像的BRDF研究,主要的研究工作包括:(1)对Hi WATER试验期间机载Wi DAS传感器获取的可见光-近红外波段影像进行辐射定标和几何校正后,通过计算太阳角度和观测角度及大气校正,得到了黑河中游人工绿洲0.5米像元尺度的多角度反射率(BRF)影像。(2)针对亚米级像元尺度的BRF影像,采用RPV-3P、RPV-4P、RTLDR、RTLSR这4种半经验BRDF模型,对农作物进行了BRDF遥感反演研究。对于已封垄农作物像元的BRF,发现RTLDR模型的拟合效果较好。对于成垄分布农作物像元的BRF,其结果与影像的空间分辨率有关,即0.5米空间分辨率过高,多角度数据质量不佳,无法直接应用现有的BRDF模型;利用11×11的窗口将其空间升尺度到5.5米后,多角度数据质量有所改善,采用RTLDR模型对其进行拟合取得了较好的效果。(3)提出核驱动模型适用的像元尺度下限,从构建好的多角度BRF影像上裁剪了10种不同的场景,通过空间升尺度的方式模拟得到共60个尺度的多角度BRF影像。采用RTLSR和RTLDR两种模型,逐尺度进行BRDF遥感反演并统计其误差,得到模型误差随像元尺度的变化趋势。将误差分布稳定的尺度看作是核驱动模型适用的像元尺度下限,该下限可用场景影像变差函数的变程进行估计。