遥感反演（remote sensing inversion），工学-测绘学-遥感-定量遥感，采用遥感观测数据和遥感模型定量估算地表特征参量的方法。研究提高遥感估算地表特征参量的精度，是遥感建模与遥感反演的根本目的。从遥感模型的角度，在遥感模型比较简单（如线性模型）且遥感观测数据量（如多波段）大于等于模型参数量条件下，可以根据模型选择相关性小的数据，直接计算模型参数。当观测数据量远大于模型参量时，常采用最小二乘法估算模型参数。由于地球表面的复杂性，描述遥感观测与地表特征参量关系的遥感模型需要较多的参数，模型参数量常与模型精度成正比。传统的遥感物理模型描述遥感成像瞬间观测数据与地表参量的关系。相对瞬间成像的遥感观测数据而言，遥感数据量通常会少于遥感模型的参数量，由此遥感反演是一个从少量数据估计多个模型变量的“病态反演”问题。解决这个问题的思路，一是通过增加遥感数据源为反演提供更多的数据量，如增加多波段、多角度遥感数据，采用多源遥感数据的协同反演方法等；二是采用遥感观测以外的辅助数据或称模型反演的先验知识，为反演补充信息量，满足遥感反演对信息量的需求。