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聚集指数(CI)决定了光能的传播以及在冠层中的分布从而影响植被的光合作用和植被生产力，同时CI还对降水截获，蒸散发等生态过程都有重大影响，是各种全球与区域生态、农业、水文、气候模型中的关键参数。遥感精确估算CI对于光照和阴影叶片的光合作用模型和蒸散发模型在大尺度的应用有重要意义。目前国际上已经有6千米和500米的全球CI遥感产品以及275米分辨率的部分站点尺度的CI产品，但是6千米尺度的CI产品空间分辨率过粗已经不能满足应用的需求，同时500米全球CI产品和275米站点CI产品在产品估算时没有考虑到地表二向反射分布函数(BRDF)模型和太阳角度的影响。而且目前的全球CI产品忽略了CI的季相变化和年际变化特征，这会给应用造成误差。同时随着遥感空间分辨率的提高，应用对CI产品的空间分辨率也提出了更高的要求，如何进一步提高CI的空间分辨率也是人们需要探索的问题。但是对于CI产品存在的这些问题的研究还很欠缺。 本研究针对目前CI产品存在的问题，首先从估算CI的模型归一化热点和暗点指数(NDHD)方法入手，探索BRDF模型和太阳角度对于CI估算的影响。本研究估算了基于不同BRDF模型和太阳角度的CI，然后与地面实测值进行对比，从而找到估算CI的最优配置。研究中采用了MISR(Multi-angle Imaging Spectro Radiometer)和MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)两种多角度传感器，对于像元和站点两种尺度的升尺度验证方法进行验证，目的是使得研究结论独立于传感器类型和验证方法。结果表明，对于所有的BRDF模型来说，使用0°的太阳角度假设会系统性的低估CI，而使用60°的太阳角度假设对于中等聚集程度和聚集程度较低的植被(CI＞0.5)会出现高估。然而对于中等聚集到随机分布之间的植被使用观测时的太阳高度角会有较高的精度。对于严重聚集(CI＜0.5)和稀疏植被地区(FCOVER＜25％)，本研究推荐使用Ross-Li-60的模型配置，当使用合适的BRDF模型和太阳角度配置时，NDHD方法估算的CI能有效的反应CI的季相变化和年际变化。 其次，利用上述研究中发现的BRDF模型和太阳角度的对于CI估算模型的影响，研究采用最优配置进行全球CI产品的生产，在产品生产中考虑了CI的季相变化和年际变化，并将遥感产品与地面实测站点数据和时间序列数据进行对比验证。结果表明新的CI产品有很高的精度(RMSE=0.04，Bias=0)。同时本研究对于CI的时空特性在全球尺度进行分析，并与叶面积指数和覆盖度遥感产品进行对比，加深人们对于CI时空特性的理解，以便更好的应用。 最后，本研究探索了融合MISR和MODIS CI产品提高CI空间分辨率的方法。研究区选择了中国东北黑龙江省佳木斯市洪河农场水稻试验地。本研究尝试使用了STARFM数据融合方法融合500米MODIS CI数据和275米CI数据，生成275米融合CI产品。并利用地面时间序列验证数据对于融合产品进行了验证，结果表明，STARFM方法可以用于MISR和MODIS融合估算CI，为将来对全球CI产品空间分辨率的提高提供理论依据。