董文全， 蒙继华

(1.中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室，北京 100101；2.中国科学院大学，北京 100049)

0 引言

近年来，遥感技术以其探测周期短、覆盖范围大、现势性强、费用成本低等特点逐渐成为了区域性时序数据的主要获取方法之一[1]，被广泛应用于农情监测、大气与水文研究等多个领域。随着遥感技术的应用发展，这些领域也对遥感技术提出了更高的要求,大范围、高精度、快速变化的地表信息遥感监测研究需要同时具有高空间分辨率和高时间分辨率特征的遥感数据。然而，由于光学卫星遥感数据在空间分辨率和时间分辨率上存在着相互制约的问题，目前获得同时满足高空间分辨率和高时间分辨率特征的卫星遥感数据是不现实的[2-3]，单一传感器获得的卫星遥感数据在很多情况下不能满足研究的需求。

高时空分辨率遥感数据在监测土地变化、作物生长及物候参数反演等方面具有重要的作用[4]，遥感数据的时空精细度成为了制约其在各领域应用的重要因素。高空间分辨率的遥感数据可以得到丰富的地表细节信息，但是其重访周期长，再加上地面气象因素(云、雨和雪等)对传感器成像的影响，造成了单个传感器有效数据重访周期的延长，使得监测具有很大程度上的“时空数据缺失”[5]，即缺少同一区域范围内时间尺度上的连续监测数据或缺少同一时间上的空间连续监测数据，导致监测研究中基础观测数据出现“空窗”，在研究的关键期不能满足连续动态跟踪监测的要求；……