基于植物光学模型的光合色素多指数协同反演方法研究

Photosynthetic pigments existing in plant leaves are closely related to their photosynthesis processes. They have a major impact on the exchange of materials and energy between the ecosystem and the atmosphere at a large scale. This proposal aims to the present problems of using a single spectral index (SI) for photosynthetic pigments estimation, including their weak stability, distinct upscaling effects, inadequate researches at forest regions at multiple scales, and lack of carotenoid retrieval studies. The proposed research area is at Tiantong, a subtropical evergreen broadleaf forest. Castanopsis fargesii is one of the dominant trees at the area and it is also one of our objective species. Retrieval of chlorophyll and carotenoid at leaf, canopy and plot scales using a new collaboration strategy combining model simulation, sensitivity analysis and optimalizaiton techniques is the goal of this proposal. The proposed strategy is as follows: (1) To create a simulation spectra set at differect scales which show good consistency with measured ones by means of PROSPECT5, a broadleaf radiative transfer model and coupling with suitable canopy models and soil models. (2) To select several representative SIs using a global sensitivity analysis method. (3) To optimize the selected indices so as to accomplish the collaboration of multiple indices. The new strategy has potential ability to improve the stability of a single SI at some extent. And its feasibility to estimate carotenoid at forest regions at different scales is also explored in this proposal.

植物叶片内的光合色素与其光合作用密切相关，其在宏观尺度上对陆地生态系统与大气间的物质和能量交换有重要影响。针对当前光合色素的单一光谱指数存在抗干扰能力弱、尺度效应显著、森林地区多尺度研究不充分、类胡萝卜素物质研究缺乏等问题，本研究选取浙江天童亚热带常绿阔叶林为研究区，选取栲树等当地优势乔木为研究对象，研究一种以光谱指数法为基础，将模型模拟、敏感性分析和最优化技术相结合的光合色素多指数协同反演新方法，并将其用于叶片、冠层、地块三个尺度下的叶绿素和类胡萝卜素定量反演研究。该方法利用阔叶辐射传输模型PROSPECT5，耦合适当的冠层和土壤模型，模拟出不同尺度下与实测光谱具有良好一致性的模拟光谱；通过引入一种全局敏感性分析方法，筛选出若干具有代表性的光谱指数；通过最优化方法实现多指数间的协同，从而在一定程度上弥补单一光合色素光谱指数稳定性差的不足，探索该方法对森林植被类胡萝卜素多尺度估算的可行性。

本项目以植物叶绿素和类胡萝卜素为代表的光合色素为研究对象，开展了基于多个光谱指数的光合色素协同反演方法研究，完成了任务书中规定的研究内容，取得了如下研究成果：（1）开展了植物光学模型模拟数据与实测数据的一致性的比较分析（研究内容1），发现在叶片尺度，基于叶片内部辐射传输机理的PROSPECT5模型具有良好的阔叶光谱模拟性能，但叶肉结构参数（N值）作为该模型的输入参数之一，难以用实测方法获得，本项目使用了最优化的方法得到的N值在某些情况下具有不稳定性，即对于同一批样品会有少量N值存在明显偏离，需要引起注意；在冠层尺度，实测数据获取较少，通过与PROSAIL模型和DART模型的比较发现，冠层郁闭程度对于光谱数据的一致性具有重要影响，这与研究区林下植被与土壤的复杂性在模型中进行了简化有关；在地块尺度，现有星载传感器的光谱分辨率无法达到模型模拟的精度，经重采样后会增加估算的不确定性。（2）开展了基于全局敏感性分析的不同类型光谱指数筛选与构建（研究内容2）。在筛选方面，从大量文献中搜集了70种与植物生化参数有关的光谱指数，完成了基于EFAST方法的全局敏感性分析，发现不同光谱指数之间差异显著，这与指数建立时采用的方法和数据集有关；在构建方面，基于NDVI形式构建了一种能较好消除叶绿素与N值干扰的类胡萝卜素光谱指数。（3）开展了叶片和冠层尺度下光合色素多指数协同反演算法的建立与验证（研究内容3），提出了基于人工神经网络方法的多指数协同反演光合色素方法，与单一指数和多指数线性组合相比，估算精度有明显提高。总体来说，利用植物光学模型构建多指数协同反演方法开展叶绿素与类胡萝卜素定量反演具有可行性，且在估算精度和稳定性上比单一指数有明显提升，但在不同尺度上存在差异，尚无法得到在各尺度上通用的光谱指数组合。在更具实用性的卫星遥感尺度，定标和大气订正精度对于观测光谱的可靠性影响显著，进而影响光合色素的估算精度。本项目增加开展了部分国产卫星定标和气溶胶光学厚度反演与融合方面的研究工作，以提高大气订正精度，但与地面测量相比，仍存在难以避免的误差。

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