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在过去的数十年中，遥感反演的地表参数产品被广泛的应用于气候变化、防灾减灾及环境保护等领域。然而由于可见光及红外波段的卫星观测往往受到大气条件（如云、气溶胶和水汽等）的严重影响，许多由卫星观测反演得到的陆表产品如归一化差值植被指数(NDVI)和地表温度(LST)等存在严重的时空不连续问题。为了获取时空连续的陆表产品以满足长期陆面过程分析与建模，目前已经发展了一系列遥感时间序列重建模型。这些模型的精度由于陆表参数的类型、地理区域及数据应用目标的不同而存在差异，某一种模型的重建精度并不能在所有情形下优于其它模型。此外，之前已有学者开展了大量的模型精度评估和比较工作，但到目前为止仍缺乏对遥感时间重建模型在全球重建中的精度系统而全面的评估。针对这些问题，本研究旨在对常用遥感时间序列重建模型在全球NDVI产品重建中的精度进行系统评估，从而使得研究人员能够有针对性地改进或选择模型。本文主要包含了以下几项研究内容: (1)数据缺失对谐波重建模型（HANTS）重建全球NDVI时间序列产品精度的影响评估。通过逐像元模拟年NDVI参考序列及可能的缺值模式并进而构造缺值序列，然后用HANTS模型分别重建参考NDVI序列和缺值序列，基于其重建结果定义了拟合方法误差（FRE）和缺值误差（GRE）两个精度指标用于表征模型逐像元的重建精度。HANTS模型在高纬度森林覆盖区（北纬50度到70度之间）拟合方法误差较大，这是由于常用的4个谐波组分不足以捕捉该区域生长季开始和结束阶段植被的快速变化。另外在整个高纬地区（北纬50度以上），由于积雪覆盖和冬季光照条件的影响，连续缺值较严重，因此缺值误差较大。其它除中国华北平原、印度北部以及一些山区外，缺值误差在可接受范围内，拟合方法误差也较小。 (2)常用遥感时间序列重建模型精度的全球评估和比较。研究中涉及的几个待评估的重建模型包括谐波分析模型(HA)、非对称高斯模型(AG)、双逻辑函数模型(DL)、Whittaker平滑模型(WS)和SG模型。基于每天的NDVI观测及质量控制信息发展了更加稳健的像元参考序列合成和噪声序列模拟程序;并在全球尺度上分别评估了拟合方法和噪声两个因素对若干常用重建模型的总体重建精度的影响。结果表明所有模型在热带、亚热带和高纬度森林区域重建误差较大，总体重建误差可达0.15。重建模型中应用的拟合方法和模型对噪声观测的稳定性都对总体误差有贡献，不同区域这两者的贡献大小有差异。在高纬度地区，拟合方法的拟合能力是主要的限制因素;但在热带和亚热带区域总体重建误差主要是由于较多的噪声观测造成的。不同区域最优的重建模型不同，AG和DL模型在高纬度森林地区的表现较好，SG模型则在低纬度的热带区域重建精度较高，而在其他多数区域这几个模型的精度在统计意义上并无明显差别。 (3)全球重建NDVI时间序列产品中HANTS模型的优化与改进。HANTS模型的精度对几个关键的模型参数设置较为敏感，本研究通过系统分析重建精度对这些关键参数的敏感性来率定全球重建NDVI产品的最佳参数设置方案。结果表明在用HANTS重建年NDVI序列时，延长基本谐波周期（即从一年变为两年）、改用动态拟合误差阈值及加权方式都可提升全球总体重建精度。进一步基于这些发现提出了改进的HANTS模型(IHANTS)，IHANTS模型在全球大部分区域的重建精度要优于原始的HANTS。 (4)发展了一种动态最大值合成重建方法以重建日NDVI时间序列。针对NDVI产品对应的质量控制信息存在的不确定性问题及传统最大值合成方法中固定合成区间造成缺乏对噪声分布时空差异性的综合考虑的问题，发展了一种稳健的基于日NDVI观测及其质量控制信息重建NDVI序列的动态最大值合成方法(DMVC)。该方法利用统计手段弱化了合成过程对质量控制信息自身精度的依赖，且模型本身不依赖外部参数设置，因而该模型在任何NDVI时间序列情形下都能得到较为稳定的重建结果。 本文中的一系列模型精度评估刻画了遥感时间序列重建模型在空间上的不同表现，同时还量化了不同误差源对总体重建误差的贡献，从而为研究人员在选择模型或改进模型时提供了定量化的参考信息。进一步结合评估结果，本文还分别在改进已有重建模型和发展新的模型方面开展了探索研究，新的模型在重建全球NDVI时间序列产品中的精度和稳定性都有大幅提高。