多源卫星遥感数据的爆发式增长，为海岸带及河口、湖泊水环境监测提供了空前的应用潜力。多源传感器数据的综合互补弥补了单一传感器可能存在的时间分辨率、空间分辨率或光谱分辨率的不足。湖泊、河口水环境定量遥感监测由于受多重因素的综合影响，表现出高度的时空异质特点，同时，由于水体光学特性复杂，辐射信号传输过程受大气、陆表信号影响严重，因此传统的水色遥感应用受到了极大的限制。根据IOCCG的最新报告，1000 m的空间分辨率遥感数据可以满足全球尺度的海洋水色应用，但是考虑到区域性的海岸带及内陆湖泊的水环境定量监测，推荐采用空间分辨率优于50 m的遥感数据，同时推荐多源传感器的综合时间分辨率约为0.2 d，以及典型水环境参数(如叶绿素Chla、悬浮颗粒物TSS、黄色物质CDOM等)的光敏感波段配置。然而，较高的时间、空间和光谱分辨率需求同时受到传感器硬件配置的限制，针对典型的内陆湖泊及近岸水环境三要素时空变异特点及定量监测的需求，如何有效地平衡传感器时空分辨率配置与近岸/内陆水色定量遥感的应用需求是新一代水色传感器发展的根本问题之一，也是本书的出发点之一。

同时，在多源遥感数据水环境监测的背景下，由于多个传感器、多时相、长时序水环境监测的应用需求，会引起由于传感器辐射特性的不一致性和不稳定性导致的水色遥感数据和产品的精度问题，其包括两个方面:①由于不同传感器辐射特性的差异，即使在观测同一目标地物时，不同传感器观测由于波谱响应函数、中心波长、观测几何、信噪比等内在因素引起的辐射信号差异；②即使对于同一个传感器，仪器辐射响应水平会随着在轨运行时间而衰减，因此，同一传感器在不同时刻的辐射不一致性同样会引起水环境定量产品应用的时序不一致性。尤其是对于水体目标，其作为一种低辐射强度信号，传感器辐射特性的差异或者不稳定会带来量级倍的水体像元信号(如归一化离水辐亮度、遥感反射率等)定量反演的误差。因此，本书的第三个目标是针对多源传感器数据以及长时序遥感观测数据，尤其是针对国产陆地观测卫星(多缺乏星上定标系统)，分析其辐射特性的差异，定量获取传感器时序衰减参数，校正多源传感器长时序水环境定量遥感应用数据和产品的一致性。(www.daowen.com)