双向反射率分布函数(BRDF)被广泛用于描述非朗伯表面的反射特性，常常被应用于：1)反演地表反照率，2)描述地表双向反射特性用于角度校正，3)作为大气辐射传输模型的下边界条件，4)估算叶面积指数等重要地表参数。因此，准确地进行遥感像元尺度BRDF建模对于全球生态和环境监测具有重要意义。Roujean等人提出的线性核驱动BRDF模型(LKB)以简单的半经验线性形式刻画像元BRDF，成为最经典的半经验模型之一，并已被MODIS BRDF/Albedo业务化算法采用用于全球产品的生产。地形作为强烈的地表异质性因素，对像元BRDF的影响日益引起研究人员的重视，然而二十余年前所提出的核驱动模型并未明确考虑地形效应。地表平坦的假设能在多大程度上引起BRDF反演误差？如何充分利用高分辨率DEM信息修正现有核驱动模型？这是本研究旨在回答的两大科学问题。
针对上述科学问题，我校土地科学技术学院闫凯带领定量遥感与气候响应研究小组与MODIS BRDF/Albedo产品首席科学家Crystal Schaaf等人开展多国合作，引入山地辐射传输模型(Mountain Radiative Transfer, MRT)刻画坡面间辐射传输过程，利用高分辨率DEM刻画地形特征，构建了能够准确捕捉地形效应的LKB_T模型(Linear Kernel-driven BRDF model considering Terrain)，并对该模型进行了充分验证分析。研究取得的成果如下：
1、相比于已有模型，该研究提出的LKB_T模型考虑了地形对直射光、天空光、山体间多次散射效应的影响。LKB_T保留了LKB的线性形式，可看作是LKB的普适形式。基于效率和精度的权衡，我们将LKB_T与LKB模型相结合构建了能够适用于全地形模式下的Topo-KD算法；
2、研究中提出了一种用于描述粗像元地形崎岖程度评价指标：地形不对称指数(TAI)。实验显示，该指数与地形崎岖程度有明显的相关性，并被用于实现全地形模式的自适应切换；
3、使用模拟数据的评估结果显示，崎岖地形及其造成的阴影与遮挡效应会使像元的BRDF形状表现出不规则的弯曲与褶皱。由于RTLSR固有的对称核函数，使得它无法准确地还原这一现象，而新开发的LKB_T模型能够精确地表达像元的各向异性。统计显示，LKB_T模型预测结果与模拟结果的决定系数R²在红光和近红外波段分别为达到了0.9906和0.9890。
4、利用MODIS观测数据对Topo-KD算法进行验证的结果显示，随着地形崎岖程度增大，RTLSR模型的两波段RMSE分别达到0.0189与0.331。而Topo-KD算法的RMSE控制在0.0168和0.291之内，明显降低了地形对反演带来的影响。
Topo-KD算法通过耦合LKB_T与RTLSR模型，在不同地形上均表现出了更好的拟合能力，提高了崎岖地形BRDF的反演精度。同时，Topo-KD算法考虑了地形的多重散射效应，进一步提升了其对山地辐射传输过程的刻画能力。该算法的提出，为更广泛的全地形模式下的BRDF/Albedo反演提供了新的选择。因其保留了原有业务化算法简洁的线性形式，使得原有模型成为Topo-KD算法在平地下的特殊形式，并使新模型具有成为MODIS等产品新一代业务化反演算法的潜力。

图1：山区粗分辨率遥感像元太阳-地物-观测几何关系示意图


图2：Topo-KD算法流程图




图3：单一像元上LKB模型与LKB_T模型对比




图4：不同观测角度采样下红光和近红外波段LKD和LKD_T模型RMSE对比

上述研究成果发表在遥感领域国际权威刊物《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》上：Yan K*, Li H, Song W, et al. Extending a Linear Kernel-Driven BRDF Model to Realistically Simulate Reflectance Anisotropy Over Rugged Terrain. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2021. [IF 2020=5.6]
全文链接：http://dx.doi.org/ 10.1109/TGRS.2021.3064018