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《武汉大学》 2019年
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基于高光谱数据的叶片净光合速率反演

刘聪  
【摘要】:光合作用指绿色植物吸收光能,固碳释氧的过程,是植被生长过程中的重要生理活动,也是生态系统碳循环的基础。传统光合相关研究以实地采样测量为主,耗时费力。高光谱遥感技术的出现,不仅大大提升了植被分类精度,更使得大面积、快速、动态、非破坏性地对植被生理生化参数进行模拟反演称为了可能。作为生态系统碳循环的重要环节,植被光合作用相关反演是遥感研究的重点。净光合速率是衡量植被光合作用能力的直接指标,对于植被生产力的研究而言,其可与总初级生产力、净初级生产力近似等同。叶是绿色植物光合作用的主要器官,相同条件下,净光合速率值越高,叶的结构和功能状况越好。因此,通过遥感手段对绿色植被叶片净光合速率进行快速估算,对植被的碳汇能力和生产力的评估具有重要意义。本研究中,以地面实测的叶片高光谱反射率数据和光合数据为数据源,使用常见的叶绿素相关植被指数NDVI、EVI2、NDRE、WDRVI、CI、CIgreen、CIrededge、MTCI与入射光合有效辐射PARin的乘积,对三种农作物水稻、油菜、小麦和三种园林作物柑橘、银杏、樟树在不同条件下的净光合速率值进行反演估算,比较不同植被指数模型的精度和预测灵敏度,给出相应最优的植被指数模型。同时,分析了环境条件与物候对净光合速率反演模型的影响,包括氮肥浓度、生育期、水分条件、光照条件等;最后,对不同植被类型进行统一反演,并比较单品种反演与统一反演模型间的精度差异。得出了如下结论:(1)使用叶绿素相关植被指数与入射光合有效辐射的乘积对单植被类型叶片净光合速率反演是可行的,对于水稻、油菜和樟树而言,反演模型精度较高,决定系数R~2均高于0.79;对于小麦、柑橘和银杏来说,反演模型精度相对有所降低,R~2均高于0.53,也可以满足遥感反演精度需求;(2)不同环境和物候条件对净光合速率反演存在一定影响,具体的,高氮肥浓度区域的水稻具有更高的光能利用率,因此水稻反演模型需按高、低氮浓度进行分组;油菜不同生育期下的叶片光合特性存在显著差异,荚果期叶片的光能利用能力有所降低,全时期反演模型精度与单时期相比有所降低,但差异不大;小麦不同水分条件下的叶片光合特性存在显著差异,控水条件反演模型精度优于正常水分条件,不同水分条件统一反演的模型精度明显降低;园林作物中,柑橘和银杏在不同环境光强度下的叶片光合特性存在显著差异,需按光强分组反演,且弱光条件下,叶片表现出了更高的光能利用率;(3)基于六种植被类型反演模型结果,考虑了红边反射率的植被指数如CI、NDRE、CIrededge和MTCI等都给出了最为不错的模拟结果,有着更高的决定系数和较低的均方根误差,表现出了稳定的通用性,且适用于不同条件、不同植被类型下的净光合速率统一反演。
【学位授予单位】:武汉大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:Q945.11;TP79

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