由于卫星遥感多传感器、多波段特性以及重复对地观测能力,其获取的数据与影像已经是完成国家资源调查、灾害监测、土地利用、基础测图与更新等任务的主要支撑。随着遥感技术应用的不断扩大和深入,对遥感信息的质量要求也提出新的需求。这种需求推动着遥感定量化模型的研究和探索排除定量信息获取与提取过程中的不确定性因素的技术方法研究。论文紧紧围绕上述研究热点问题,在遥感辐射传输研究框架中,结合日本ASTER 卫星数据和中巴地球资源卫星数据,选择地表条件、大气条件和传感器波段等影响遥感定量应用的基本要素,开展系统的理论探索、模型实验和野外测量,在以下几个方面做出显著的成果: (1)提出薄云去除改进模型,用空间域的低通滤波操作来代替较为复杂的频率域滤波,发展了传统的同态滤波法,在ASTER 图像处理中取得了良好效果。(2)将改进的同态滤波法与平均反射率匹配法相结合,提高CBERS-2 图像实验数据的质量,实际效果显著。(3)在国家自然科学基金项目(40371086)的支持下,开展了像元邻近效应测量和校正算法实验,对同步获取CBERS-2 CCD 图像的邻近效应校正取得较好的效果。(4)利用邻近效应的地面光谱测量结合CBERS-2 卫星观测数据,确定目标像元的贡献率,总结了邻近效应校正的技术特点。