植被是陆地表面一种很重要的土地覆盖类型,在地表和大气间的物质能量交换中起着极为重要的作用。叶面积指数LAI和吸收光合有效辐射比例FAPAR是表征植被生长状况的关键参数,通过定量遥感手段准确获取LAI和FAPAR一直是遥感应用的基本任务。精确反演LAI和FAPAR的基础是建立能够准确描述植被冠层二向性反射特征的BRDF模型。　　本文在已有研究基础上,首先建立了均匀连续植被新BRDF模型,其中一次散射采用几何光学模型,考虑了影响天空散射辐射对阴影面贡献的多次散射因子,多次散射以光子在植被冠层内发生再碰撞的概率相等为基础,建立了植被冠层内部多次散射项和植被-地表之间多次散射项的新模型。该模型可以很容易地扩展到离散植被上。　　基于植被BRDF模型,研究了有效叶面积指数LAIeff的空间尺度效应。离散植被的空间尺度效应产生机理和尺度转换规律与连续植被有所不同,本文在方向性二阶微分方法反演有效LAI的基础上讨论了遥感反演离散植被有效LAI的空间尺度效应,并建立了不同尺度之间有效LAI的转换公式。　　遥感产品的时间尺度研究与空间尺度研究同样重要,本文以MODIS FAPAR产品为研究对象,在自回归模型基础上,结合卡尔曼滤波,建立了一种有效分离和模拟FAPAR时间序列的方法,该方法不仅能够提高FAPAR时间序列数据质量,还可以对缺失数据进行合理弥补和预测。