基于日光诱导叶绿素荧光的陆地总初级生产力估算

陆地总初级生产力(GPP)是全球碳循环和全球变化研究的关键参数,基于遥感方式是目前陆地生态系统GPP估算的主流方法。为了准确估算全球和区域尺度的陆地GPP,本文通过分析叶绿素荧光与光合作用关系的理论,在GPP-SIF经验线性估算模型的基础上,引入影响植被光合能力和影响冠层SIF发射的因素,构建了适用于未出现严重长期外界胁迫的基于近红外荧光的GPP估算理论模型。结合GOME-2 SIF产品、FLUXNET2015数据集中实测GPP和MODIS相关产品,在不同类型植被进行了验证分析。结果表明：该模型在所有植被类型上的估算精度较经验线性估算模型都有很大的提高,同时本文模型能较好地体现出不同植被类型GPP的季节性变化特征,在全球尺度上的应用也取得了较好的效果。     

基于辐射传输模型的FPARgreen与几种植被指数的关系研究

为了更好地分析不同植被指数与真实光合有效辐射吸收比例(FPAR_(green))的相关性,利用PROSPECT+SAIL模型对FPAR_(green)进行计算,同时模拟在植被指数类别、叶倾角分布和土壤背景反射率等不同输入参数条件下的多种常见植被指数,观察各植被指数与FPAR_(green)线性拟合精度,寻找最优的植被指数。结果表明,NDVI、SAVI和EVI都是反演FPAR_(green)较好的植被指数。     

植被指数与作物叶面积指数的相关关系研究

作物长势参数是精细农业遥感监测的重要对象,叶面积指数(LAI)是作物长势最重要的参数之一,利用遥感手段快速获取作物的LAI具有重要的意义。为此,考虑到波段组合方式对LAI的反演效果的不可忽略性,采用4种不同的波段组合,结合PROSPECT和SAIL的模拟数据、地面实测数据和高光谱影像数据,从植被指数的饱和性和模型拟合精度两个角度对6个植被指数展开了评价。结果表明:TVI、MSAVI和MCARI23个植被指数在以上3个方面均表现较优,750～680 nm波段组合更加适合于LAI的反演。