光化学植被指数估算植物光能利用率的研究进展

 应用遥感技术可以建立光化学植被指数（Photochemical reflectance index, PRI）和光能利用效率（Light use efficiency, LUE）的关系,LUE可用来估算净初级生产力（Net primary productivity, NPP）。因而,用PRI估算植物的LUE,为估算NPP提供了新的方法,弥补了以往以经验模式通过温度和水分对最大LUE的胁迫来获取实际LUE的不足,进而可提高NPP的估算精度。研究表明：PRI和LUE在叶片、冠层和景观尺度上都有着很好的相关性,但是随着尺度的变化,很多因素会对这一关系产生干扰,如水分、氮元素含量、叶面积指数和太阳高度角等,从而削弱了PRI和LUE的关系。该文对建立PRI和LUE的关系过程中的影响因素进行了分析,并指出今后这一研究领域中可能改进的方面,主要包括526 nm 和545 nm 处的反射率对531 nm 处的反射率的作用机制、PRI随LUE的饱和现象、PRI和LUE关系的时间效应以及利用PRI估算LUE的尺度效应。     

基于辐射传输模型的高光谱植被指数与叶绿素浓度及叶面积指数的线性关系改进

高光谱植被指数以其特有的精细光谱特征,能够获得非常细微的植被生理状况和环境胁迫差异,因而使遥感技术在精细农业中的应用.尤其是在叶绿素浓度和叶面积指数的反演上面有着广阔的应用前景.然而,现有的植被指数往往和这2个参数呈非线性关系,且只对某一区间的数值敏感,无法适用于其它植被覆盖程度的研究.为了寻找合适的波段位置以改善植被指数与叶绿素浓度和叶面积指数的线性关系,去除饱和区域,进而提高这2个参数的实际估算精度,该文选取了叶绿素浓度和叶面积指数,以辐射传输模型PROSPECT和SAIL为基础,模拟了这2个参数变化对3类高光谱植被指数(归一化植被指数(NDVI)、优化的简单比值指数(MSR)和优化的叶绿素吸收率指数(MCARI))的影响.叶绿素浓度变化敏感性分析结果表明,对这3类植被指数而言,750 nm和705 nm的叶片反射率更适合实际的叶绿素浓度反演.以750 nm和705 nm代替800 nm/700 nm和670 nm成功地提高了3类植被指数与叶绿素浓度的线性相关程度,其中MCARI705和叶绿素浓度基本呈线性关系.叶面积指数变化敏感性分析I口j样显示,以750 nm和705 nm组成的植被指数能够获取更可靠的叶面积指数信息,尤其对于高植被覆盖区域.其中MCARI705能较好地降低随叶面积指数变化的饱和程度,相比其它植被指数,当叶面积指数大于8时,MCARI705才出现明显的饱和.由于冠层的尺度效应,波段位置的选择对植被指数与叶面积指数线性关系的改善不及对叶绿素浓度明显.     

基于辐射传输模型的高光谱植被指数与叶绿素浓度及叶面积指数的线性关系改进

高光谱植被指数以其特有的精细光谱特征, 能够获得非常细微的植被生理状况和环境胁迫差异, 因而使遥感技术在精细农业中的应用, 尤其是在叶绿素浓度和叶面积指数的反演上面有着广阔的应用前景。然而, 现有的植被指数往往和这2个参数呈非线性关系, 且只对某一区间的数值敏感, 无法适用于其它植被覆盖程度的研究。为了寻找合适的波段位置以改善植被指数与叶绿素浓度和叶面积指数的线性关系, 去除饱和区域, 进而提高这2个参数的实际估算精度, 该文选取了叶绿素浓度和叶面积指数, 以辐射传输模型PROSPECT和SAIL为基础, 模拟了这2个参数变化对3类高光谱植被指数(归一化植被指数(NDVI)、 优化的简单比值指数(MSR)和优化的叶绿素吸收率指数(MCARI))的影响。叶绿素浓度变化敏感性分析结果表明, 对这3类植被指数而言, 750 nm 和705 nm 的叶片反射率更适合实际的叶绿素浓度反演。以750 nm 和705 nm代替 800 nm/700 nm 和670 nm成功地提高了3类植被指数与叶绿素浓度的线性相关程度, 其中MCARI705 和叶绿素浓度基本呈线性关系。叶面积指数变化敏感性分析同样显示, 以750 nm 和705 nm 组成的植被指数能够获取更可靠的叶面积指数信息, 尤其对于高植被覆盖区域。其中MCARI705 能较好地降低随叶面积指数变化的饱和程度, 相比其它植被指数, 当叶面积指数大于8时, MCARI705 才出现明显的饱和。由于冠层的尺度效应, 波段位置的选择对植被指数与叶面积指数线性关系的改善不及对叶绿素浓度明显。