对地观测领域已经步入大数据时代，每天接收的卫星遥感数据呈爆炸式增长。然而，由于政策、制度和技术等多方面的原因，卫星数据长期处于欠开发状态，通常以原始影像数据产品（Digital Number值，即DN值）的形式提供给用户。DN值没有明确的物理意义，不同时间、不同地点和不同传感器的DN值不具有可比性，遥感数据用户难以直接使用。
为充分挖掘海量卫星数据的应用价值，迫切需要在原始影像数据的基础上进行辐射定量化处理，研发用户能直接使用的“即得即用”（Ready To Use，即RTU)产品。地表反射率（对于热红外波段，则为地表温度）是最基本的遥感“即得即用”产品之一，是开展遥感土地利用分类、长时序地表覆盖变化检测等应用的基础。
为了从原始卫星影像数据得到精确的地表反射率，需要综合考虑传感器辐射定标、大气散射和吸收、地形起伏以及地表二向反射（Bidirectional Reflectance Distribution Function, BRDF）影响。目前已有的地表反射率产品通常只考虑了其中两项或者三项因素的影响，为了得到更精确的地表反射率即得即用产品，在中科院A类战略性先导科技专项“地球大数据科学工程”的支持下，中国遥感卫星地面站研究员何国金团队进行科技攻关，成功实现从原始卫星影像到地表反射率产品的全链路反演，研发了地表反射率全要素一体化自动反演系统。
算法介绍
在对卫星原始影像各波段数据做高精度辐射定标的基础上，科研人员针对卫星传感器参数特点，利用6S辐射传输模型逐像元计算的方式模拟大气散射和吸收影响。6S模型需要的输入参数利用NCEP再分析资料或者与卫星过境时间同步的MODIS大气参数产品（大气水蒸汽含量、气溶胶光学厚度、臭氧含量等）。地形校正利用改进C地形校正算法，该算法具有较好的地形影响消除效果。BRDF校正可以减小太阳高度角及卫星观测角变化对地表反射率反演的影响，BRDF校正利用C因子法。最终实现传感器辐射定标、大气、地形和BRDF全要素耦合校正，得到地表反射率。
结果示例
利用研发的地表反射率全要素一体化自动反演系统，以中国遥感卫星地面站存档的Landsat卫星影像为数据源，研发并推出中国全境全要素地表反射率产品（2009年），该产品可以通过ftp://bigrs-info.com/public免费下载。
下面以具体例子通过对比分析来展示校正的效果。
图1. 地形校正效果对比（a、c和e为校正前，b、d和f为校正后，a-b为整景影像对比，c-f为局部放大对比，Landsat 5卫星影像，RGB：543, path/row:120/42, 获取日期：2010/12/09）
通过图1对比可以看出，经过地形校正，地形起伏对地表反射率的影响得到很大程度地抑制，山体阴阳坡同种地物的地表反射率近似相等，地表反射率图像变得更加“平坦”和真实。
图2. BRDF校正效果对比（a为校正前，b为校正后，path/row:123/32, 横轴为1999年1月14日影像，纵轴为1999年7月25日影像，地表反射率（LSR）缩放系数为0.0001）
为了检验BRDF校正的效果，选取地表反射率不随季节变化的地表（大片均质的裸地等，简称不变地表），选择冬季（1月）和夏季（7月）的卫星影像，由于冬季和夏季太阳高度角和卫星观测角的变化，这些不变地表的地表反射率随季节出现一定的波动（图2a）。经过BRDF校正，减小了太阳高度角及卫星观测角变化对地表反射率反演的影响，冬季和夏季影像上这些不变地表的地表反射率变得更为接近。
中国遥感卫星地面站卫星数据深加工部长期致力于遥感卫星数据“即得即用”产品的研发，建立了长时间系列卫星RTU产品库，向国内外用户提供标准化、系列化和多样化的高级数据产品。其中，于2013年在国际上率先推出了大区域（中国区域）Landsat地表温度产品（120或60米分辨率），是迄今空间分辨率最高的中国区域地表温度产品。
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中国全境全要素地表反射率产品（2009年）
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