滨海盐土土壤水分的高光谱参数及估测模型

基于滨海盐土5个试验点的土壤含水量和室内土壤表面高光谱反射率,综合分析了350~2500 nm波段范围内土壤含水量与土壤光谱之间的关系,并基于比值光谱指数(RSI)、归一化光谱指数(NDSI)和差值光谱指数(DI)确定了光谱参数,进而构建土壤含水量估测定量模型.结果表明:滨海盐土原始光谱反射率与土壤含水量呈显著负相关关系,且最大负相关出现在1930 nm(r=0.86)附近.对RSI、NDSI和DI的直线回归方程、幂函数回归方程进行对比,以RSI(R_(1407),R_(1459))为自变量构建的土壤含水量指数函数线性回归方程决定系数最大(0.780),标准误较小(0.016),拟合方程为y=0.00001e~(9.72053 x).估测模型能够更好地监测滨海盐土土壤水分状况.基于RSI(R_(1407),R_(1459))构建的模型可实现对江苏省滨海盐土土壤水分的精确监测.     

闽江口湿地土壤全氮含量的高光谱遥感估算

氮是湿地生态系统重要生源要素,基于高光谱(350~2500 nm)遥感数据对其进行估算以实现湿地土壤全氮(TN)含量无损、快速和准确定量化具有重要意义。选取闽江河口湿地为研究区,于2013年5月,沿潮滩(高潮滩到中潮滩)采集16个土壤剖面80个样本,室内测定其光谱反射率和TN含量,并基于原始反射率(R)和光谱指数(比值指数RI、归一化指数NDI和差值指数DI)建立土壤TN含量高光谱估算模型,并进一步分析反射光谱与铵态氮(NH_4~+-N)、硝态氮(NO_3~--N)、有机质(SOM)和电导率(EC)之间的关系,以期揭示河口湿地土壤TN含量估算的机理。结果表明:土壤光谱反射率在350~600 nm,表现为高潮滩中潮滩,而在600~2500 nm,表现为高潮滩中潮滩;闽江河口湿地土壤TN含量与R在500 nm附近相关关系较好,并在490 nm有最大相关系数(-0.508);RI、NDI和DI大大提高了反射光谱与土壤TN含量的相关关系,其相关系数较高区域集中在600~1000 nm的波段组合,以RI(590,640)、RI(610,940)、NDI(940,590)、NDI(940,610)、DI(640,920)和DI(640,940)相关关系表现较好,能较好地实现研究区湿地土壤TN含量反演,其估算与检验模型r~2均大于0.610,RMSE均小于0.208,其中以RI(610,940)估算精度最好,估算与检验模型r~2分别为0.832和0.631,RMSE分别为0.178和0.202;闽江口湿地土壤TN含量与SOM含量密切相关是土壤TN含量估算的重要机理,而NH_4~+-N、NO_3~--N和盐分含量对其估算精度影响不大。     

滨海盐土土壤水分的高光谱参数及估测模型

基于滨海盐土5个试验点的土壤含水量和室内土壤表面高光谱反射率,综合分析了350～2500 nm波段范围内土壤含水量与土壤光谱之间的关系,并基于比值光谱指数(RSI)、归一化光谱指数(NDSI)和差值光谱指数(DI)确定了光谱参数,进而构建土壤含水量估测定量模型.结果表明： 滨海盐土原始光谱反射率与土壤含水量呈显著负相关关系,且最大负相关出现在1930 nm(r=0.86)附近.对RSI、NDSI和DI的直线回归方程、幂函数回归方程进行对比,以RSI(R₁₄₀₇,R₁₄₅₉)为自变量构建的土壤含水量指数函数线性回归方程决定系数最大(0.780),标准误较小(0.016),拟合方程为y=0.00001e^9.72053x.估测模型能够更好地监测滨海盐土土壤水分状况.基于RSI(R₁₄₀₇,R₁₄₅₉)构建的模型可实现对江苏省滨海盐土土壤水分的精确监测.     

闽江河口湿地土壤速效磷时空分布与来源

选取闽江河口潮滩湿地作为研究区,于2013年5、8和11月沿水文梯度采集不同深度土壤,测定其速效磷含量,研究闽江河口潮滩湿地土壤速效磷沿水文梯度的时空分布特征;并进一步测定土壤全磷(TP)、有机磷(Org-P)和无机磷(IP)分级,利用通径分析揭示土壤速效磷来源。结果表明:5月和8月土壤平均速效磷含量分别为3.53±1.15和3.23±1.15 mg·kg-1,显著高于11月(1.96±1.07 mg·kg-1)(P0.05);5、8和11月土壤速效磷空间分布格局相似,从高潮滩到中潮滩,其含量呈波动降低,并且表现为芦苇群落土壤速效磷含量显著高于短叶茳芏群落(P0.05);在垂直方向上,高潮滩土壤速效磷含量大都随深度增加而降低,中潮滩其垂直变化不显著;在植物生长初期(5月),土壤Org-P和闭蓄态磷(O-P)是速效磷的主要来源;在植物生长旺盛期(8月)和生长末期(11月),土壤Org-P和铁磷(Fe-P)是速效磷的主要来源。     

冠层水平互花米草叶片光合色素含量的高光谱遥感估算模型

以闽江河口鳝鱼滩湿地互花米草(Spartina alterniflora)的实测冠层高光谱反射率和叶片光合色素含量(LPPC)为数据源,在分析LPPC与原始光谱反射率、一阶导数光谱反射率、22种已报道光谱指数和14种新构建的植被指数相关性的基础上,利用直线回归、指数回归、对数回归以及乘幂回归方法,系统地比较了36种植被指数在估算互花米草LPPC中的表现。研究表明:(1)一阶导数光谱反射率组合的植被指数用于估算互花米草的LPPC优于原始光谱反射率;(2)红边区域一阶导数光谱是估测互花米草LPPC的最佳波段;(3)对于单一色素含量的估算,叶绿素a(Chla)的最佳估算指数为FDNDVI[723,703];叶绿素b(Chlb)的最佳估算指数为FDRVI[723,525];类胡萝卜素(Cars)的最佳估算指数为FDNDVI[723,703];(4)对于使用统一参量同时估算Chla、Chlb、Cars,由FDRVI[723,703]建立的对数估算模型效果最佳。研究成果可为湿地植物生化参量反演提供参考,也可为闽江河口湿地入侵种互花米草的动态监测和生态评估管理提供有力的科学依据。     

不同生境条件下滨海芦苇湿地C、N、P化学计量特征

为阐明不同生境对黄河三角洲滨海芦苇湿地土壤和植物碳(C)氮(N)磷(P)含量及生态化学计量特征的影响,选取新生湿地和退耕湿地两种湿地类型为研究对象,对土壤和植物体C、N、P含量及其化学计量特征进行研究。研究表明:1)退耕芦苇湿地土壤TC、TN的含量明显增加,TP的含量变化不大。2)新生湿地和退耕湿地土壤R_(C、N、P)分别为42.6:1.6:1、71.2:2.0:1,R_(NP)低于全球平均水平(13.1)和我国平均水平(5.2),土壤表现为N限制。新生湿地土壤剖面中,R_(CN)和R_(CP)变化剧烈;R_(NP)值随深度的增加而减小;退耕湿地土壤R_(C、N、P)值规律性较好,R_(CN)随深度的增加而变大,R_(CP)和R_(NP)值随深度的增加而减小。3)新生湿地和退耕湿地中芦苇整株R_(CN)、R_(CP)和R_(NP)平均值分别为78.2、1753、22.4;67.0、1539、23.0。开垦活动可以降低芦苇植物体R_(CN)和R_(CP)值,但由于芦苇植物体本身对R_(NP)的约束性较高,对R_(NP)值的影响不大,芦苇植株R_(NP)约为23。以上结论可以为黄河三角洲国家级自然保护区正在进行的湿地保护与恢复工作提供借鉴和参考。     

湿地土壤全氮和全磷含量高光谱模型研究

氮磷是湿地生态系统土壤中的重要营养元素,其对湿地植被生长、湿地生态系统生产力、区域富营养化变化、湿地环境生态净化功能等具有重要的影响作用。研究氮磷营养物质在湿地土壤中的分布变化特征,对湿地生态系统评估、恢复和管理具有重要的意义。以中国高纬度地区面积最大的滨海芦苇湿地——盘锦湿地为研究区,采用不同建模方法(再抽样多元逐步回归模型bootstrap SMLR和再抽样偏最小二乘回归模型bootstrap PLSR)和光谱变换技术(包络线去除CR、光谱一阶微分FD和光谱倒数的对数LR),分别建立了湿地土壤全氮和全磷含量的估算模型。基于湿地土壤实测光谱,模拟高光谱Hyperion数据和多光谱TM数据,在此基础上进行湿地土壤营养元素含量估算。对比所建反演模型的估算精度,探讨高光谱遥感技术对湿地土壤营养元素组分的估算能力和适用性。研究结果表明:bootstrap PLSR相比于bootstrap SMLR建模方法,其对研究区湿地土壤全氮和全磷含量的估算获得了较高精度;对盘锦湿地土壤全氮含量的估算,最高估算精度产生于CR光谱变换技术结合bootstrap PLSR建模;对湿地土壤全磷含量的估算,最高估算精度产生于原光谱数据结合bootstrap PLSR建模;模拟高光谱数据Hyperion对湿地土壤全氮和全磷含量的估算精度均高于模拟多光谱数据TM,模拟Hyperion的估算精度更接近于实测光谱的估算精度。     

乌梁素海湿地芦苇最大羧化速率的高光谱遥感

湿地植被生产力和固碳潜力的研究是全球碳循环和全球变化的热点研究问题。湿地植被的光合能力能够指示其生长的健康状态。最大羧化速率是重要的植被光合参数之一,对精确模拟湿地植被光合作用和气体交换模型中的固碳过程具有重要的作用。以内蒙古乌梁素海湖泊湿地为研究区,进行了芦苇叶片光合参数和光谱的测量。芦苇叶片最大羧化速率(V_(cmax))数值是基于Farquhar光合作用模型,从光合测量获取的A-C_i曲线计算并校正到25℃得到的。分别基于bootstrap PLSR模型、单波段和高光谱植被指数(包括简单比值指数SR和归一化差值指数ND),构建湿地芦苇叶片最大羧化速率(V_(cmax))估算模型。基于高光谱遥感图像HJ-1A HSI,采用ND高光谱指数中具有较高V_(cmax)估算精度的入选波段702和756 nm,获取研究区湿地芦苇最大羧化速率空间分布图。研究结果表明,湿地植被光谱特征和高光谱植被指数,可用于估算湿地芦苇V_(cmax),其中最高精度产生于基于bootstrap PLSR模型的建模方法(R~2=0.87,RMSECV=3.90,RPD=2.72),ND高光谱指数的V_(cmax)估算精度高于SR高光谱指数的估算精度;从获取的V_(cmax)空间分布图上提取估算值,其与测量值对比,存在较好的相关性(R~2=0.80,RMSE=4.74)。     

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。     

闽江河口湿地不同植被带土壤全硅的含量及分布特征

硅是湿地系统元素循环所关注的重要内容之一,土壤全硅的分布特征与湿地土壤-植物系统活跃程度密切相关。于2016年1—12月,以闽江河口鳝鱼滩湿地为研究对象,通过野外原位采样及室内实验分析,对短叶茳芏、短叶茳芏与互花米草交错带、互花米草3种植物类型湿地的土壤全硅含量和储量的变化特征进行观测。结果表明:短叶茳芏、短叶茳芏与互花米草交错带、互花米草湿地土壤全硅的年平均含量依次为197.67、201.21、210.33 mg/g,表现为由陆向海方向逐渐增加的趋势;季节上均呈现秋冬高于春夏的趋势;土壤全硅含量和储量均表现为上部土层(0—30cm)高于下部土层(30—60cm)。经统计分析发现,湿地土壤全硅含量与有机质显著负相关(P<0.05),与含水率和pH有极显著正相关关系(P<0.01)。除短叶茳芏湿地外,其余2种湿地土壤全硅含量与有效硅含量显著负相关(P<0.05)。研究闽江河口湿地不同植被带土壤全硅含量和储量及其分布特征,旨在揭示湿地土壤全硅水平在不同类型湿地植被生长影响下的变化过程,为本研究区的硅素研究补充关键数据。     

哈尼梯田湿地土壤不同形态磷的时空分布特征

磷是湿地和农业生态系统中的重要元素之一,其中土壤磷形态的迁移转化广受关注。以哈尼梯田湿地为例,分别在哈尼梯田湿地的水稻生长期、收获期和休闲期,采集湿地不同海拔（梯田区上部、中部和下部）和不同深度的土壤（0-20 cm,20-40 cm,40-60 cm,60-80 cm）进行磷形态分析,研究了哈尼梯田湿地土壤中不同形态磷的时空分布规律和影响因素。结果表明：（1）哈尼梯田湿地土壤中总磷（TP）含量均值为318.74 mg/kg,在水稻收获期含量最高,无机磷（IP）含量均值在水稻休闲期最高（85.95 mg/kg）,湿地土壤磷总体呈缺乏状态。（2）受外源磷输入影响,铁铝结合态磷（NaOH-P）占无机磷比重最大,且季节差异性显著（P<0.05）;而钙结合态磷（HCl-P）在各季节无显著差异（P>0.05）,这与湿地生态环境和地质背景有关。（3）哈尼梯田湿地对磷的迁移有截留作用,表现为各形态磷含量总体呈现在上部梯田湿地较高,并随海拔的降低而降低;不同形态磷含量在20-40 cm土层富集。（4）除HCl-P外,其余形态磷与土壤粒径在不同土层表现为负相关;不同土层TP和有机磷（OP）与pH值呈正相关;土壤总有机碳（TOC）与不同形态磷在收获期呈显著负相关（P<0.05）。研究表明了哈尼梯田湿地立体空间结构和人为活动能影响湿地生态系统中磷的分布与迁移循环,该结论可为梯田湿地的可持续发展提供参考。     

三江平原不同湿地类型土壤活性有机碳组分及含量差异

土壤活性有机碳对土壤干扰的反应较快,是土壤有机碳早期变化的敏感性指标。近50年来,三江平原湿地土壤有机碳库受农事活动影响较大。为了探讨不同湿地类型土壤活性有机碳主要组分土壤可溶性有机碳(Dissolved organic carbon,DOC)、微生物量碳(Microbial biomass carbon,MBC)和易氧化有机碳(Easily oxidized organic carbon,EOC)的分布差异及主要影响因子,选择了三江平原洪河自然保护区4种典型的湿地类型(小叶章+沼柳湿地、小叶章湿地、毛苔草湿地和芦苇湿地)为研究对象。分析了不同湿地类型土壤可溶性有机碳,微生物量碳和易氧化有机碳在0—30 cm土层内的分布特征和分配比例及其与有机碳、土壤养分和酶活性指标(蔗糖酶、纤维素酶和过氧化氢酶)之间的相关关系。结果表明:(1)4种湿地类型土壤DOC、MBC和EOC含量均随土层深度的增加而减少。不同湿地类型之间土壤活性有机碳含量在0—30 cm土层内存在显著性差异(P0.05),相对于长期淹水的毛苔草湿地和芦苇湿地而言,未淹水的小叶章+沼柳湿地和小叶章湿地具有较高的DOC,MBC和EOC含量。(2)土壤DOC、MBC和EOC占有机碳比例分别为0.27%—0.63%,1.27%—5.94%和19.63%—41.25%。土壤DOC所占比例呈先增后减的变化趋势,最大的比例均出现在10—20 cm。MBC所占比例在土壤剖面上则未表现出一致的变化规律,而EOC所占比例则随土层深度的增加而逐渐减少。(3)土壤DOC占SOC比例以小叶章湿地最高,MBC和EOC占SOC的比例则以小叶章+沼柳湿地最高。而长期淹水的毛苔草湿地和芦苇湿地则具有更低的DOC,MBC和EOC比例。(4)综合分析表明,4种湿地类型土壤DOC,MBC和EOC两两之间存在极显著相关性关系,它们除了与碳氮比相关性不显著外,与土壤有机碳,全氮,全磷养分和酶活性指标间相关性均达到极显著水平,尤其是与有机碳和全氮的相关性系数更高,此外DOC与纤维素酶,MBC与过氧化氢酶相关性更大。由此可见,土壤碳氮磷养分和酶活性是影响土壤活性有机碳组分分布的重要因素。     

柊叶和象草波式潜流人工湿地的对比研究

为探索柊叶和象草在人工湿地中的应用及其净化机理,该研究以柊叶和象草为人工湿地植物分别构建了波式潜流人工湿地系统,分析了柊叶和象草波式潜流人工湿地对生活污水中COD_(cr)、TN和TP的净化效果,观察了柊叶和象草两种植物在不同季节的生长状况。结果表明:经过15个月的连续运行,在表面水力负荷约0.3 m·d~(-1)的条件下,柊叶和象草波式潜流人工湿地平均去除率是COD_(cr)分别为66.1%和70.1%,TN分别为60.4%和63.7%,TP分别为74.1%和75.1%。两种植物生长良好,根系发达,象草的地上生物量是柊叶的2.1倍,地下生物量相当;冬季象草生长缓慢,柊叶部分叶片的四周干枯,但二者都不会枯亡。这说明两个人工湿地对COD_(cr)、TN和TP都具有较好的去除效果,但无显著性差异,柊叶和象草能明显提高潜流人工湿地的净化效果。     

The contribution of leaching to the rapid release of nutrients and carbon in the early decay of wetland vegetation

Our goal was to quantify the coupled process of litter turnover and leaching as a source of nutrients and fixed carbon in oligotrophic, nutrient-limited wetlands. We conducted poisoned and non-poisoned incubations of leaf material from four different perennial wetland plants (Eleocharis spp., Cladium jamaicense, Rhizophora mangle and Spartina alterniflora) collected from different oligotrophic freshwater and estuarine wetland settings. Total phosphorus (TP) release from the P-limited Everglades plant species (Eleocharis spp., C. jamaicense and R. mangle) was much lower than TP release by the salt marsh plant S. alterniflora from N-limited North Inlet (SC). For most species and sampling times, total organic carbon (TOC) and TP leaching losses were much greater in poisoned than non-poisoned treatments, likely as a result of epiphytic microbial activity. Therefore, a substantial portion of the C and P leached from these wetland plant species was bio-available to microbial communities. Even the microbes associated with S. alterniflora from N-limited North Inlet showed indications of P-limitation early in the leaching process, as P was removed from the water column. Leaves of R. mangle released much more TOC per gram of litter than the other species, likely contributing to the greater waterborne [DOC] observed by others in the mangrove ecotone of Everglades National Park. Between the two freshwater Everglades plants, C. jamaicense leached nearly twice as much P than Eleocharis spp. In scaling this to the landscape level, our observed leaching losses combined with higher litter production of C. jamaicense compared to Eleocharis spp. resulted in a substantially greater P leaching from plant litter to the water column and epiphytic microbes. In conclusion, leaching of fresh plant litter can be an important autochthonous source of nutrients in freshwater and estuarine wetland ecosystems.     

Closing the carbon budget of estuarine wetlands with tower-based measurements and MODIS time series

Compared to other ecosystems, estuarine ecosystems have distinct carbon flux dynamics – the lateral carbon flux incurred by tidal activities, and methane generation under the anaerobic conditions of wetland soils. The conventional estimation of gross primary production (GPP) based on the light use efficiency (LUE) model used for non‐wetland terrestrial ecosystems, therefore, cannot be applied directly to estuarine wetland ecosystems. In this paper, we estimated the 2005's annual carbon budget of an estuarine wetland on Chongming Island, Shanghai, and partitioned the losses of carbon due to lateral tidal dynamics and anaerobic methane production using an innovative technique. The average GPP calculated from eddy covariance between March and November was 261.79 μmol m^?2 day^?1, whereas that from the LUE model was 58.84 μmol m^?2 day^?1. The correlation coefficient between GPP simulated from the LUE model and that calculated from flux tower data was low in the growing season (R²=0.55). We hypothesized that tidal activities and uncounted methane release were responsible for the difference, which can be predicted from measurements of remote sensing products such as land surface water index (LSWI), evapotranspiration (ET), and tide height (TH). We developed an integrated GPP model by combining the LUE model and an autoregression model to estimate carbon budget. The average GPP from the modified model increased to 263.38 μmol m^?2 day^?1, and R² for the correlation between the simulated and calculated data increased to 0.88, demonstrating the potential of our technique for GPP estimation and quantification of seasonal variation in estuarine ecosystems. The approach developed in this study has great potential for correcting unavoidable errors when estimating carbon budget of coastal wetlands. Furthermore, global warming is expected to accelerate sea level rise, which may enhance the effect of tidal activities and increase the difficulty in estimating coastal carbon budgets using conventional methods.     

Microbial ecoenzyme stoichiometry,nutrient limitation,and organic matter decomposition in wetlands of the conterminous United States

Microbial respiration (R_m) and ecoenzyme activities (EEA) related to microbial carbon, nitrogen, and phosphorus acquisition were measured in 792 freshwater and estuarine wetlands (representing a cumulative area of 217,480 km²) across the continental United States as part of the US EPA’s 2011 National Wetland Condition Assessment. EEA stoichiometry was used to construct models for and assess nutrient limitation, carbon use efficiency (CUE), and organic matter decomposition (? k). The wetlands were classified into ten groups based on aggregated ecoregion and wetland type. The wetlands were also assigned to least, intermediate, and most disturbed classes, based on the extent of human influences. Ecoenzyme activity related to C, N and P acquisition, R_m, CUE, and ? k differed among ecoregion–wetland types and, with the exception of C acquisition and ? k, among disturbance classes. R_m and EEA were positively correlated with soil C, N and P content (r = 0.15–0.64) and stoichiometry (r = 0.15–0.48), and negatively correlated with an index of carbon quality (r = ? 0.22 to ? 0.39). EEA stoichiometry revealed that wetlands were more often P- than N-limited, and that P-limitation increases with increasing disturbance. Our enzyme-based approach for modeling C, N, and P acquisition, and organic matter decomposition, all rooted in stoichiometric theory, provides a mechanism for modeling resource limitations of microbial metabolism and biogeochemical cycling in wetlands. Given the ease of collecting and analyzing soil EEA and their response to wetland disturbance gradients, enzyme stoichiometry models are a cost-effective tool for monitoring ecosystem responses to resource availability and the environmental drivers of microbial metabolism, including those related to global climate changes.     

基于湿地植物光谱的水体总氮估测

利用再生水补充城市湿地是目前湿地恢复与重建的主要方向,然而再水中高浓度的氮、磷含量极易导致水体富营养化。遥感技术已成为富营养化监测的重要手段,但对于植被覆盖水域的富营养化直接探测存在一定的局限性。以北京市典型再生水补水湿地奥林匹克公园南园湿地为研究区,利用湿地植物光谱进行水体富营养化主控因子总氮的遥感探测。测定芦苇(Phragmites australis)和香蒲(Typha angustifolia)的叶片光谱及水体总氮含量,在对数据进行预处理的基础上建立二者的关系模型,包括单变量模型(比值光谱指数(SR)模型和归一化差值光谱指数(ND)模型),与多变量模型(逐步多元线性回归(SMLR)模型和偏最小二乘回归(PLSR)模型),并利用交叉验证决定系数(R2cv)和均方根误差(RMSEcv)进行模型精度检验。结果表明,不同回归模型相比,多变量回归模型精度较高;多变量回归模型中,PLSR模型精度较高,R2cv可达0.72,RMSEcv仅为0.24,是建立湿地植物光谱与水体总氮含量关系的最优模型。不同湿地植物类型相比,利用芦苇反射光谱建立的各种预测模型的精度都高于香蒲。其他环境因子(总磷)也是影响TN含量与湿地植物反射光谱关系的重要因素。研究成果可以弥补现有水体富营养化遥感探测的不足,并为再生水利用的城市湿地水质监测与管理提供有力的科学依据。