本研究利用多源卫星搭载的可见光、红外、和微波传感器综合观测结果,发展了一种可在晴天和非降水云条件下遥感植被内部含水量的方法~[1]。依此产生了南美、北美、中国及周边地区近10余年的植被含水量遥感数据集。将该数据集与大气、辐射、土壤湿度等相关数据集相耦合,研究了不同时空尺度上大气-植被-土壤之间的相互作用。以亚马逊热带雨林为例,研究发现植被含水量的季节变化与光学遥感植被覆盖指数季节循化存在很大差异;植被含水量受降水、太阳辐射的双重控制,且在不同植被类型中体现不同的特点;降水发生后,热带雨林的土壤湿度、植被含水量、叶片截留水量都有显著的反应,从而使地表微波比辐射率产生相应的变化~[2];另外还研究了热带雨林植被含水量的日变化;并发展了一种基于EDVI的中纬度森林水汽蒸腾率反演算法~[3]。EDVI在中国不同下垫面、不同植被类型、不同气候区体现出不同的时空分布特性~[4]。