空间异质性是地球表面的基本特征之一，对辐射传输过程、地表参数反演与遥感产品真实性检验具有重要影响，成为制约定量遥感产品精度进一步提高的瓶颈。迄今为止，植被二向性反射模型基本在单一植被类型上建立，并不直接具备描述含有多种地物类型的混合像元的辐射场的能力。近年来，高分辨率(30m)全球地表分类产品的出现，为亚像元级的异质性刻画提供了新的数据支撑，亟需提出适用于复杂地表的可见/近红外辐射传输解析模型，为复杂地表LAI等生物物理参量的定量反演提供机理模型的支撑。地表参数高精度反演的挑战还体现在卫星过境时复杂的天气状况，残云与气溶胶仍会影响地表参数产品的时空连续性，需考虑不同天气下观测数据的噪声分布，在模型选择与反演策略上考虑观测质量以生产出时间连续性更好的高精度遥感地表参数产品。　　围绕如何针对地表与天气的复杂性生产出高精度、时空连续的卫星遥感产品这一根本目标，本文从复杂地表辐射传输建模、复杂地表叶面积指数地面采样方法、不同天气状况下的地表参数反演三个角度展开研究，论文的主要内容及结论包括以下几个方面。　　(1)针对我国北方的农林格网典型场景，提出能描述其辐射传输过程的RTAF模型。根据边界长度、高差和朝向，将三维混合场景划分为非边界区域和边界区域。重点针对边界区域，分单次散射和多次散射分别计算散射贡献。通过定义混合像元双向间隙率，构造混合像元热点因子，考虑了边界处的遮挡效应与阴影效应。引入Hapke模型以考虑土壤的各向异性。最终，将提出的RTAF模型在黑河中游农林格网场景，分别用DART三维辐射传输模型与机载WIDAS多角度观测数据进行模型评价与验证，并与忽略了非主要端元作用的DCT模型和忽略了边界处的遮挡、阴影效应等相互作用的SLM模型进行比较。　　结果表明，边界效应能显著改变反射率的角度分布，增强热点区域后视与前视方向的反射率差异。场景的真实反射率在后视方向高于SLM模型模拟结果;在前视方向低于SLM模型模拟结果。SLM模型的最大相对误差在红波段与近红外波段分别达25.7％和13.7％。三维DART模型的评价结果表明，RTAF模型在红波段，可将模拟误差由25.7％(SLM)和23.0％(DCT)降低到9.8％(RTAF);在近红外波段，可由19.6％(DCT)和13.7％(SLM)降低到8.7％(RTAF)。　　(2)针对生态交错区这类连续植被与离散植被混合的更一般化场景，提出能描述呈斑块状拼接混合的RTEC模型。分别计算在不同尺度上的重叠函数与总的重叠函数，并代入RTEC模型求解混合像元的辐射场分布。将提出的RTEC模型以东北农林交错带野外实验数据作为输入参数，分析比较了不同边界朝向、不同太阳天顶角、不同生长时期，以及不同地块破碎程度时，场景的反射率、反照率、吸收率，以及使用光谱线性混合模型(SLM模型)带来的误差。　　结果表明，当太阳在森林端元一侧时，森林端元投射到农田上的阴影可能导致前视方向观测的反射率、反照率、吸收率低于任一纯的植被端元。SLM模型的反射率在红波段主平面上高估的最大误差可达(0.0063，52.5％)，反照率、吸收率在红波段高估的绝对误差与相对误差分别可达(0.0036，17.6％)、(0.1360，19.1％)，光谱混合的非线性特征显著。　　(3)针对混合像元如何获取地面LAI相对真值的问题，考虑不同的植被类型与植被长势，利用植被指数先验知识提供的空间异质信息，同时考虑样点的空间代表性与属性代表性，提出基于植被指数先验知识的LAI地面采样方法(SSVIP)与多时相连续观测的异质区域样点布设方法(SMP)，比传统的随机采样、均匀采样、基于植被分类图的采样等三种采样方法在不同时相上具有更高的精度与稳定性，已应用于支持我国怀来遥感综合实验站无线传感器网络布设的采样方案设计。　　(4)针对不同天气状况下的地表参数反演，提出一种在晴空状况下通过光照叶片组分从无线传感器网络(WSN)数码照片提取LAI的方法，能实现晴空状况下基于摄影的LAI高精度反演;以及一种抗残云影响的变权重BRDF/NDVI迭代反演方法(CWI)，能考虑反演中观测噪声的非对称分布及观测精度的不一致性(观测质量)，生产出比MODIS BRDF/NDVI时间连续性更好的产品。　　在高分辨率对地观测技术快速发展的背景下，本研究针对复杂地表的建模、验证与反演提出的模型与方法，对最终克服地表与天气的复杂性生产出高精度、时空连续的卫星遥感产品提供了一定的理论基础与实践方法。