干旱胁迫下雷竹叶片叶绿素的高光谱响应特征及含量估算

植物叶片的反射光谱特征与叶绿素含量密切相关。以重要的笋用竹种雷竹(Phyllostachys violascens)为研究对象,采用盆栽及控水试验方法研究了2年生雷竹在干旱胁迫条件下冠层叶片反射光谱的响应特征,分析了叶片叶绿素含量与不同波段光谱反射率一阶微分值以及光谱特征参数之间的相关关系,并以雷竹叶绿素含量敏感波段及构建的植被指数与叶绿素含量进行了拟合。结果表明,重度缺水处理后雷竹叶片叶绿素含量显著降低,在可见光区叶片光谱反射率随叶绿素含量的降低而增加,以波长493、639、693、756 nm等处的光谱反射率一阶微分值与叶绿素含量的相关性较高。雷竹叶片叶绿素含量与光谱特征参数如绿峰反射率、红谷反射率、蓝边面积、绿峰面积之间的相关性较高。与已有的植被指数相比基于雷竹叶绿素含量敏感波段修正后的植被指数与叶绿素含量相关性优于原植被指数。基于反射率一阶微分值构建的多元回归方程以及修正的绿色归一化植被指数(m GNDVI)构建的回归方程拟合效果较好,为雷竹叶绿素含量的较优估算方程。研究结果可以为雷竹叶绿素含量的快速无损测定以及季节性干旱条件下雷竹林的科学经营及灾后评估提供依据。     

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。     

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.     

烤烟冠层光谱参数与叶片叶绿素含量的相关分析

为了明确烤烟冠层光谱参数与叶片叶绿素含量的相关性,测定了不同氮肥施用量条件下烤烟冠层光谱特征和烤烟鲜烟叶片叶绿素a(Chl-a)、叶绿素b(Chl-b)、类胡萝卜素(Cars)含量,并对光谱参数与叶绿素含量进行了相关分析和回归分析。结果表明:随着氮肥施用量增加,团棵期和旺长期鲜烟叶片的Chl-a、Chl-b和Cars含量均增加,可见光波段反射率降低、近红外波段反射率增加;而打顶期叶片的3种色素含量和光谱特征的变化规律不明显。可见光460～670nm范围内,460nm反射率与叶片叶绿素含量呈显著正相关,其他波段反射率与叶片叶绿素的含量呈显著负相关;近红外780～1260nm范围内,所有波段与叶片叶绿素含量的都呈显著正相关,1480nm反射率与叶片叶绿素含量呈显著负相关。反映Chl-a、Chl-b、Cars含量与光谱参数——比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)定量关系的最佳回归方程分别为幂函数、幂函数和指数函数:Chl-a=0.250RVI(730,550)1.511,Chl-b=0.049RVI(730,550)1.841,Cars=0.0998e0.379RVI(730,550)。     

水稻冠层高光谱特征变量与叶片叶绿素含量的相关性研究

为了探讨水稻冠层光谱对叶片叶绿素含量的响应规律,以双季早稻为材料,设置不同施氮量处理的田间试验,测定水稻冠层光谱和叶片叶绿素含量,计算基于冠层反射光谱的特征变量,研究水稻冠层高光谱特征变量与叶片叶绿素含量之间的关系。结果表明:施用氮肥对反射光谱有明显的影响,在可见光范围内,不施氮处理的反射率高于施氮处理,尤其在波长550 nm左右的绿峰处显著增加,在近红外区反射率随施氮量的增加而增加;与叶绿素含量相关性较好的光谱位置参数是红边位置和红谷反射率,随着叶绿素含量的增加,红谷反射率降低,红边位置向长波方向移动;比值植被指数R800/R550、R750/R553和R990/R553,以及色素比值指数PSSRa、PSSRb与chla、chlb、chl(a+b)呈极显著正相关,可以作为水稻冠层叶片叶绿素监测的特征变量。     

Fe(Ⅲ)对藻类生长及光谱特征的影响

利用室内培养实验,研究不同Fe(Ⅲ)浓度处理下太湖藻类叶绿素含量、藻类反射光谱随时间的变化规律。通过导数光谱技术、"红边"光学参数(红边位置)对藻类光谱信息进行定量提取,并与藻类叶绿素含量、藻体Fe(Ⅲ)含量进行相关分析,建立了培养液Fe(Ⅲ)浓度-藻类叶绿素含量-藻类光谱的定量关系。结果表明:适宜的Fe(Ⅲ)浓度(18μmol·L-1)有利于藻类生长及叶绿素合成,过高Fe(Ⅲ)浓度(30μmol·L-1)在培养前期能促进藻类叶绿素的合成,但在培养后期会抑制藻类叶绿素的合成,缺铁(0μmol·L-1)使叶绿素的合成受到显著的抑制;不同Fe(Ⅲ)浓度下藻类光谱植被指数(SR705、ND705)、红边位置与藻类叶绿素含量的相关性显著(P0.05)。     

基于因子分析的苜蓿叶片叶绿素高光谱反演研究

因子分析是一种能够将具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的多变量统计分析方法,在降低数据维数的同时又可以保存足够的信息,这为处理信息量丰富但冗余较大的高光谱数据提供了一种有效方法。本文利用2010年9月23日采集的16个样点的苜蓿叶片反射率及叶绿素含量数据,采用因子分析方法,分别提取苜蓿叶片反射率光谱400～900nm,以及可见光400nm～760nm和近红外760～900nm光谱区的公共因子,分析因子载荷分布、载荷总量对公共因子与叶绿素含量相关性的影响。利用逐步回归法建立基于公共因子的叶片叶绿素反演模型,并将反演模型与光谱指数建立的模型进行对比。研究表明,1）公共因子与叶片叶绿素的相关性,在更大程度上是与该因子在各个波段上载荷分布有关,而不是总载荷量;2）对波谱进行分区建立的反演模型略优于全区因子分析建立的反演模型;3）与常用于叶片叶绿素含量反演的光谱指数CARI、MCARI、mND680、mND705、mSR705、TVI、DmSR、BGI、BRI相比,因子分析建立的叶绿素反演模型精度更高。     

土壤镉污染对水稻叶片光谱反射特性的影响

水稻移栽于添加不同量镉(50、100、200和400 ppm)的土壤上,叶片反射光谱特性发生变化:可见光区反射率增加,其中550—680nm波段反射率的增加更突出;反射光谱的一次微分图和二次微分图上叶绿素吸收边缘明显蓝移。这些变化以分蘖期最为显著。镉害水稻可见光区反射特性的变化与叶片中叶绿素含量的降低相一致。初步确定几个波段可用于区分镉毒害的和正常的水稻的光谱反射特性。     

闽江河口湿地秋茄叶绿素含量高光谱遥感估算

叶绿素含量是表征植被胁迫状态的一个重要指示因子,同时也是其它生化参数估算的重要基础,对其进行遥感反演具有重要意义。选取闽江口秋茄(Kandelia candel)作为研究对象,分别于2013年4月和7月采集叶片,室内测定其叶片正面和反面反射光谱,同时测定其叶绿素含量(单位面积含量和单位质量含量)。选取13个常用参数进行敏感性分析,并进一步选取与叶绿素相关系数较高的参数建立估算模型。结果表明,秋茄叶片反面反射率高于正面,尤其在绿光波段和近红外波段部分区域(1450—2450 nm)表现较为明显。对所选取的大部分参数而言,其与单位面积叶绿素含量的相关系数要高于与单位质量叶绿素含量的相关系数;基于正面光谱计算的光谱参数与叶绿素含量的相关系数要高于基于反面光谱计算的光谱参数。估算与验证模型结果进一步表明,TCARI、Vog1、Vog2和Vog3能较好的估算不同生长期秋茄叶片的叶绿素含量。此外,在使用GM、Carter2和PSSRb估算叶片叶绿素含量时,可以适当考虑反面光谱的应用。这些结果也预示着利用高光谱遥感数据估算秋茄叶片叶绿素含量是可行的,并且具有较高的估算精度。     

毛竹出笋后快速生长期茎秆色素含量与反射光谱的相关性

为了探讨毛竹出笋后快速生长期茎秆色素含量与反射光谱特性间的相互关系,测定了毛竹茎秆在快速生长期内的色素含量与反射光谱参数,并对两者进行了相关性分析.结果表明:(1)在毛竹出笋后快速生长期内,随着茎秆不断生长,叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量也随之增加,在60 d时含量最高.(2)反射光谱参数GNDVI、PSDNa、PSSDa、PSSDb、PSDNb、mND705、mSR705、CRI1、ARI1和PRI等均随着茎秆生长而增加,NPCI、SIPI和RGI则随生长而降低;Sred随着茎秆生长基本呈现出不断增大的趋势.各参数在20 d到30 d时的变化均达到极显著水平(P＜0.01).(3)GNDVI、PSSRa、PSSRb、PSSRc、PSNDa、PSNDb、PSNDc、NPCI、mSR705、mND705、CRI2、PRI、Dλred和λred等反射光谱参数与叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量之间的相关性均达到极显著水平(P＜0.01),其中PSSRb、mSR705、CRI2、PRI、ARI1和ARI2与叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量之间的相关性高于或接近0.9,说明毛竹出笋后快速生长期反射光谱特征及其参数可用来估算叶绿素和类胡萝卜素含量,并为利用反射光谱监测其生长趋势提供了可能.     

基于光谱指数的植物叶片叶绿素含量的估算模型

叶绿素是光合作用能力和植被发育阶段的指示器,是监测湿地植被生长健康状况的重要指标之一;高光谱遥感技术可以为植物叶绿素含量的定量化诊断提供简便有效、非破坏性的数据采集和处理方法。为保证被探测叶片面积相同,消除背景反射、叶片表面弯曲造成的光谱波动及叶片内部变异造成的影响,研究采用Field Spec 3光谱仪加载手持叶夹式叶片光谱探测器,测定野鸭湖湿地典型植物的叶片高光谱反射率数据,同时通过分光光度计室内测定相应叶片的叶绿素含量。采用相关性及单变量线性拟合分析技术,建立二者的关系模型,包括叶绿素含量与"三边"参数的相关模型以及比值光谱指数(SR)模型和归一化差值光谱指数(ND)模型,并采用交叉检验中的3K-CV方法对估算模型进行模型精度检验。结果表明:植物叶片叶绿素含量与"三边"参数大多都呈极显著相关,相关系数最大达到0.867;计算光谱反射率组成的比值(SR)和归一化(ND)光谱指数与叶绿素含量的决定系数,总体相关性比较高,较好的波段组合均为550—700nm与700—1400nm以及550—700nm与1600—1900nm,与叶绿素含量相关性最好的指数分别是SR(565nm,740nm)和ND(565nm,735nm)。并通过选取相关性最佳的光谱特征参数,分别基于"三边"参数和ND模型指数构建了植物叶片叶绿素含量的估算模型。其中,基于红边位置(WP_r)光谱特征参数和ND(565nm,735nm)光谱指数建立的叶绿素含量估算模型,取得了较好的测试效果,检验拟合方程的决定系数(R2)都达到0.8以上,估算模型分别为y=0.113x-78.74,y=5.5762x+4.4828。通过3K-CV方法进行测试和检验,植物叶绿素含量估算模型均取得了较为理想的预测精度,预测精度的分别为93.9%及90.7%。高光谱遥感技术对植被进行微弱光谱差异的定量分析,在植被遥感研究与应用中表现出强大优势,为植物叶绿素含量诊断中的实际应用提供了重要的理论依据和技术支持。     

基于光谱变化特征的小麦叶片不同功能期监测研究

为了探讨小麦叶片不同功能期光谱变化特征与叶绿素含量之间的关系,以4个小麦杂交组合基因型为试验材料,对不同生长发育期的旗叶进行光谱和叶绿素测量,并采用线性外推法计算其红边位置.结果表明：在近红外区（750 nm～850 nm）和可见光区（500 nm～600 nm）处,从抽穗期到扬花期小麦旗叶光谱反射率呈现上升趋势,到灌浆期开始下降.其叶绿素含量也是先上升,进入灌浆期后开始下降.建立旗叶4个不同功能期4月25日、5月1日、5月6日和5月11日叶绿素含量与其红边位置线性回归模型,其R2分别为0.5893、0.8842、0.9379和0.7258,均达极显著水平,表明此模型可用于叶片叶绿素含量无损监测.     

臭氧胁迫冬小麦叶片高光谱特征和叶绿素含量估算

为无损、快速监测臭氧胁迫下冬小麦叶片叶绿素含量，建立叶绿素含量与光谱指标的定量关系，基于自由式臭氧浓度增加系统平台观测了臭氧浓度升高下拔节期、开花期及灌浆期冬小麦叶片的叶绿素含量和光谱特征。通过线性回归、人工神经网络(ANN)以及偏最小二乘回归(PLSR)模型对臭氧胁迫下叶片高光谱特征进行了叶绿素含量的估算。结果表明：臭氧胁迫冬小麦叶片的光谱曲线特征出现绿峰“红移”和红边位置“蓝移”现象。相比于拔节期和开花期，小麦叶片在灌浆期受到臭氧的影响更大。臭氧胁迫下叶绿素含量与部分光谱特征参数及遥感植被指数存在显著相关关系，所有模型均取得了较高的估算精度(R²>0.8),其中以光谱特征参数为建模参量的偏最小二乘回归模型精度最高。该方法可用于臭氧胁迫下冬小麦叶片叶绿素含量的估测，动态监测作物的臭氧胁迫。     

利用高光谱遥感预测小麦籽粒蛋白质产量

2003-2006年连续3年采用不同小麦品种在不同施氮水平下进行大田试验,于小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定植株氮素含量.根据特征光谱参数-叶片氮素营养-籽粒蛋白质产量这一技术路径,以叶片氮素营养为连接点将模型链接,建立基于开花期高光谱参数的小麦籽粒蛋白质产量预报模型.结果表明:开花期叶片氮含量、氮积累量以及花后叶片氮转运量均能够较好地反映成熟期籽粒蛋白质产量状况;对叶片氮含量和氮积累量的光谱反演,在不同品种、氮素水平和年度间可以使用统一的光谱参数,其中利用红边位置(REPle)和修正型ND705(mND705)可以较好表达叶片氮含量的动态变化,以红蓝边面积比(SDr/SDb)和742nm处一阶微分(FD742)为变量建立叶片氮积累量监测模型效果较好;经独立试验数据的检验表明,以参数REPle、SDr/SDb和FD742为变量建立成熟期籽粒蛋白质产量预报模型均给出理想的检验结果,模型测试精度R2分别为0.854、0.803和0.795,相对误差RE分别为16.4%、18.2%和14.9%;利用开花期关键特征光谱指数可以有效地评价小麦成熟期籽粒蛋白质产量状况.     

基于高光谱指数的塔里木河上游胡杨和灰叶胡杨叶片氮素含量估测

采用高光谱技术,以胡杨、灰叶胡杨为实验材料,利用野外地物光谱辐射计获得了塔里木河上游胡杨、灰叶胡杨叶片的光谱反射率数据,同时进行叶片的采集并分析其氮素含量。结果表明:(1)以原始光谱反射率与叶片氮素含量的最大相关波段处的反射率为自变量,氮素含量为因变量,拟合的线性模型灰叶胡杨的决定系数大于胡杨,胡杨在657 nm处和灰叶胡杨689 nm处所构建的模型在叶片氮素预测模型中较为理想;(2)以光谱特征变量、植被指数及红边位置为自变量,叶片氮素含量为因变量所构建的线性模型拟合效果较好,其中叶片氮素与植被指数构建的模型其决定系数值较高,说明其具有较高的预测能力;(3)基于光谱面积的预测变量在监测叶片营养状况中也有较大的潜力。研究认为,利用高光谱反射率数据及其光谱变换参数来估测胡杨、灰叶胡杨的氮素含量是可行的。     

芦苇粉大尾蚜虫害下芦苇叶绿素高光谱反演估算

叶绿素含量是表征芦苇虫害胁迫状态的一个重要指示因子。选取遭受芦苇粉大尾蚜(Hyalopterus pruni)虫害的芦苇(Phragmites australis)作为研究对象,用便携式地物光谱仪ASD FieldSpec 4测定其叶片反射率光谱,同时用SPAD-502 Plus叶绿素测量仪测定其叶绿素相对含量(SPAD),分析健康和虫害芦苇叶片高光谱反射率与叶绿素含量间的相关关系,采用一元线性回归和偏最小二乘法回归方法,建立芦苇叶绿素含量红边位置和全波段高光谱反演估算模型。结果表明:健康芦苇叶片反射率高于虫害叶片,两种叶片叶绿素含量与高光谱的相关性存在显著差异,尤其在绿光波段和近红外波段部分区域(1400~2500nm)表现明显;全波段高光谱估算模型具有较高的准确性,健康叶片回归模型的决定系数(R2)为0.965,均方根误差(RMSE)为0.813,预测偏差比率(RPD)为3.940;虫害叶片回归模型的R2为0.966,RMSE为0.989,RPD为3.855;异地验证结果进一步表明,通过高光谱数据全波段反演能较好地估算芦苇粉大尾蚜虫害下芦苇叶绿素相对含量,这也预示着利用高光谱全波段数据估算虫害植被叶绿素相对含量是可行的。     

棉花冠层高光谱参数与叶片氮含量的定量关系

建立棉花(Gossypium hirsutum)氮素状况的光谱监测技术对于棉花营养诊断和长势估测具有重要意义。该研究利用冠层高光谱反射率及演变的多种高光谱参数,分析了不同施氮水平下不同棉花品种叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系,建立了棉花叶片氮含量的敏感光谱参数及预测方程。结果显示,棉花叶片氮含量和冠层高光谱反射率随不同施氮水平呈显著变化。棉花叶片氮含量的敏感光谱波段为600~700 nm的可见光波段和750~900 nm的近红外波段,且叶片氮含量与比值植被指数RVI [average (760~850), 700]有密切的定量关系,4个品种的平均决定系数在0.70左右。进一步分析表明,可以用统一的回归方程来描述不同品种、不同生育时期和不同氮素水平下棉花叶片氮含量随反射光谱参数的变化模式,从而为棉花氮素营养的监测诊断与精确施肥提供技术依据。     

秋茄类胡萝卜素含量高光谱反演

类胡萝卜素(Car)作为植物主要色素,对诊断植被生理状态有重要作用。于2013年4月和7月采集闽江口秋茄(Kandelia candel)叶片,室内测定其叶片正面和背面反射光谱,同时测定其Car含量\[单位面积(μg·cm-2)和单位质量(mg·g-1)\]。选取常见Car含量估算的光谱参数,同时分析确定最佳比值植被指数(SR),基于回归分析,建立秋茄叶片Car含量估算与验证模型。结果表明,叶片光谱反射率表现为叶片背面大于正面(350~2350 nm);基于叶面背面光谱计算的SR与叶片Car含量(μg·cm-2)的相关系数优于其他组合,相关系数较高的区域分布在520~540 nm与1000~1100 nm波段组合,700~720 nm与800~1100 nm波段组合;基于背面光谱计算的大部分光谱参数与Car含量(μg·cm-2)的相关系数要高于基于正面光谱计算的。因此,以叶片背面光谱作为Car含量估算的光谱数据,以单位面积Car含量为估算量纲建立反演模型。本研究表明,光谱指数LCI、DD、NDVI(770,713)、NDVI(773,562)、SR(723,770)和SR(1000,700)均可实现Car含量的反演,估算与检验模型的R2均0.65,RMSE均1.52;并且新构建的SR(1000,700)估算精度最好,模型和检验R2分别为0.77和0.87,模型和检验RMSE分别为1.08和1.11。这些预味着基于高光谱遥感对闽江河口湿地秋茄Car含量进行估算是可行的。     

淹水胁迫下棉花叶片高光谱特征及叶绿素含量估算模型

为即时监测淹水胁迫下棉花功能叶叶绿素含量,确立叶绿素含量与单叶光谱特征参数的定量关系,本文以遮雨棚内蕾期淹水胁迫下的盆栽棉花为研究对象,淹水后每 3 d对棉花叶片进行测定、取样,综合分析叶绿素含量与高光谱特征参数的相关性,并构建和验证叶绿素含量的估算模型.结果表明: 随着淹水胁迫程度的加重,叶片叶绿素含量下降;叶片原始光谱反射率、一阶微分光谱反射率分别在580、697 nm波段附近与叶绿素含量呈显著负相关;利用差值指数和归一化指数建立的估算模型优于单波段线性模型,其中以植被指数(DR₆₉₇-DR₇₃₈)/(DR₆₉₇+DR₇₃₈)为自变量建立的模型棉花单叶叶绿素含量估算值与实测值拟合度最好,拟合系数为0.814,可用于淹水胁迫下棉花单叶叶绿素含量的估测.     

基于辐射传输模型的叶绿素含量定量反演

利用基于叶片内部辐射传输机制的PROSPECT模型模拟大量不同生化含量和叶肉结构的叶片光谱,研究利用高光谱植被指数定量反演叶绿素含量的可行性和精度,并比较各指数的稳定性和抗干扰能力。结果显示,各指数在对叶绿素的敏感性方面相差不大,除三角植被指数(TVI)外,其它指数均随叶绿素含量的增加而减小。叶片水分含量的差异对各指数的影响很小,干物质次之,叶肉结构影响最大。在抵抗干物质影响和叶肉结构影响方面,结构无关色素指数(SIPI)明显优于其它四种指数,吸收中心波深归一化后的面积指数(ABNC)次之。通过使用叶片光学模型的模拟光谱来研究叶绿素含量变化的光谱响应及其影响因素和反演策略,具有较强的理论性和普适性。研究结果与实际观测相吻合,方法简单易行。