近日，由国家基础地理信息中心、北京师范大学等单位共同参与完成的全球30米多光谱遥感影像几何和光谱高精度重建技术及应用有了新突破。
　　　该项技术以自主宽视场遥感影像高精度几何纠正、多光谱影像缺陷像元高精度修补、影像时空整合的高可靠光谱重构技术为核心，建立了支持全球多光谱遥感影像几何与光谱重建生产技术体系，解决了自主卫星与TM影像高精度配准、困难地区影像无云覆盖、特定季相影像反演等技术难题，实现了自主卫星影像资源、“缺陷”卫星影像资源的充分利用，挖掘在轨运行的卫星影像资料的可利用性，提高卫星遥感影像的保障能力。
　　　自主宽视场遥感影像高精度几何纠正技术提出了基于分段轨道拟合的线阵共线方程模型和基于地心坐标系的大区域网平差方法，使自主宽视场影像的纠正精度接近于窄视场影像的纠正精度，大幅度提高了宽视场影像应用潜力。通过应用于环境减灾星（HJ-1）纠正并经权威测评，其精度比现有商用软件提高2倍以上。
　　　多光谱影像缺陷像元高精度修补技术提出了顾及空间距离的缺失像元高精度反演新算法—邻近相似像元插补算法（NSPI），为云污染影像、陆地卫星条带缺失影像（Landsat 7 SLC-off）的有效综合利用奠定了基础。该算法目前已成为USGS官方网站推荐算法之一。
　　　基于低重访频度的高分辨率遥感数据与高重访频度的低分辨率遥感数据进行影像时空融合的高可靠光谱重构技术，提出能适应均一地表和异质地表光谱重建的改进算法ESTARFM，保留了小尺度地物的空间细节信息，为得到满足季相需求的较高空间分辨率多光谱影像提供了新的技术途径。使得在异质区域的影像融合精度比传统经典算法有了显著提高。
　　　该项技术已经形成了完整的技术流程与工具系统，获得了2项专利和1项软件著作权，并应用于全球地表覆盖遥感制图项目之中，完成了覆盖全球60%的环境减灾星和上千景陆地卫星条带缺失影像的规模化生产处理，实现了全球范围两期时相影像的有效覆盖，为该项目的开展提供了可靠的数据支持。