北京
本書首先介紹單一坡和復合坡地形條件下的輻射傳輸建模思路，并分析地形效應對建模的影響；其次介紹考慮地形效應的地氣輻射傳輸耦合方案；然后以葉面積指數為例，分析不同空間尺度下地形效應對反演結果的影響，并介紹一種考慮地形效應的葉面積指數遙感反演方法；最后介紹考慮地形效應的多參數聯合反演方案。書末附有4SAIL模型、地氣輻射傳輸模型耦合框架推導過程、不同地形近似方法的誤差分析附錄3篇。
過去幾十年，衛星遙感技術早已成為解碼地球系統的“天眼”，中低空間分辨率衛星觀測數據，更是撐起了全球地球科學研究的半壁江山。
依托這類數據，科研人員在全球氣候變化、水循環與碳循環監測、植被物候研究、土地覆蓋與土地利用變遷等關鍵領域，取得了無數突破性成果。我們熟知的云與地球輻射能系統（CERES）、先進甚高分辨率輻射儀（AVHRR）、中分辨率成像光譜儀（MODIS）等數據產品，早已成為行業內的經典支撐，為宏觀尺度的地球系統研究提供了源源不斷的數據動力。
隨著各領域研究的不斷深入，市場對衛星數據的要求也愈發嚴苛，高空間分辨率遙感數據的需求呈爆發式增長。
不同于中低分辨率數據的宏觀觀測視角，高分辨率數據能直擊細節，在精準農業、森林資源詳查、生態系統精細刻畫、城市規劃研究等場景中，發揮著不可替代的作用。
行業發展的轉折點也隨之而來：2008年Landsat陸地衛星數據免費開放后，全球數據下載量、相關科研文獻數量直線飆升；近些年歐空局發射的哨兵2號（Sentinel-2）衛星，更是帶來了全球覆蓋、免費開源的海量高分辨率觀測數據，徹底填補了精細應用的數據缺口，讓更多科研與應用項目得以落地。
數據供給日益充足，配套技術卻沒能跟上腳步，一個行業痛點愈發凸顯：適配高分辨率遙感數據的參數估算算法，發展嚴重滯后。
時至今日，全球高空間分辨率衛星參數產品生產仍處于起步階段，遠沒有形成像MODIS那樣體系完備、覆蓋全面的全球高分辨率參數數據集。究其根源，核心在于缺乏成熟的、針對高分辨率數據的前向模擬模型與專屬參數估算算法。
不僅如此，看似成熟的中低分辨率遙感參數產品，也暗藏算法漏洞：絕大多數現有算法，都忽略了地形效應的影響。
中低分辨率衛星像元范圍廣，內部地形起伏的影響或許會相互抵消，難以簡單量化，相關完備研究也始終空白；但換到高分辨率數據場景，尤其是在山地、丘陵等復雜地形區域，忽略地形因素帶來的觀測誤差，會被無限放大，直接影響研究結果的準確性。圍繞地形效應這一主題，本書對復雜地形輻射傳輸建模以及考慮地形效應的參數估算開展一系列探索。
全書共包含6 章，第1 章對地形效應相關研究進行總結與介紹；第2～4 章分別針對單一坡建模、復合坡建模和地氣耦合建模進行探究；第5 章分析不同空間尺度下地形效應對葉面積指數反演的影響，并介紹一種考慮地形效應的高分辨率葉面積指數反演方法；第6 章介紹考慮地形效應的多參數聯合反演方案。
ISBN 978-7-03-083356-3
本文摘編自《復雜地形區遙感建模與參數估算》（石涵予 肖志強 鄭亞潔--著. 北京：科學出版社，2025.12）一書“前言”，有刪減修改，標題為編者所加。
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