大气点扩展函数(PSF)是开展光学遥感邻近效应研究和校正的有效方法。基于蒙特卡罗模拟获得的大气PSF，设计足够多带有Sigmoid函数的隐藏神经元和线性输出神经元的两层前馈神经网络，采用Levenberg-Marquardt反向传播算法，获得了大气、光谱和观测几何等输入参数与大气PSF之间的关系。模拟结果证明该方法能够在相对较短的时间内，以95%的计算精度产生预期的大气PSF的近似值。

光学遥感的邻近效应可以看作大气点扩散函数(PSF)和地表辐射场的卷积, 通过逆向蒙特卡罗法模拟大气PSF, 利用辐射传输模型MODTRAN计算地表辐射场, 获得遥感器入瞳处的辐亮度值.开展不同对比度目标背景物在典型条件下的邻近效应模拟与分析, 结果显示: 目标和背景的反射率分布对邻近效应影响很大, 背景反射率越大, 邻近效应占总辐射的比例越高; 暗目标在亮背景下的邻近效应明显大于亮目标在暗背景下的邻近效应; 固定成像高度和区域, 空间分辨率越高, 邻近效应越明显; 地面气象视距对邻近效应的影响非常显著, 气象视距增大, 邻近效应减弱; 太阳天顶角增大, 邻近效应减弱.模拟结果为高分辨率光学遥感成像系统高精度建模和邻近效应校正算法研究提供了依据.

从背景反射率计算和真实反射率获取两个方面, 以Landsat-5 TM影像、ASTER影像以及与两幅影像分别对应的沙地、草地同步实测光谱数据作为数据源, 对基于三维辐射传输模型SHDOM经验方程的垂直观测光学遥感影像邻近效应校正方法和基于与影像同步实测光谱数据的遥感影像邻近效应校正方法进行了对比研究。结果表明, 从辐射传输机理上, 基于SHDOM经验方程的邻近效应校正算法的理论基础更为完善; 而从校正后影像的目视效果上, 基于同步实测光谱数据的邻近效应校正算法则更为有效。