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基于多角度偏振光谱测量的光谱指数估算叶片叶绿素含量

7、地理与地理信息科学 > 专题7：陆地生态系统遥感监测新技术与新方法

光学特性很早就被用于估算植被叶片的生化参数，然而，几乎所有的研究都仅关注来自叶片表面的反射光强度信息。从叶片反射的光谱信息，实际上可以分为强度信息和偏振信息。在本研究中，对三个不同物种的植被叶片进行了多角度偏振测量，探究在不同观测天顶角度条件下，叶片叶绿素含量与由非偏振信息计算得到的光谱指数的关系。在斯托克斯参量测量和考虑消偏系数的基础上，将由叶片表层反射引起的偏振信息从总反射信息中剥离，剩下的非偏振信息用于计算单波段指数，简单比值指数，归一化差异指数和其他指数，这些指数在估算叶片叶绿素含量的能力上都有明显提高。我们进行了室内和野外实验，两者的实验结果也都证明了我们的推论。本研究的结果不仅证明了由偏振测量得到的总反射信息可以估算叶片叶绿素含量，而且还证明了利用非偏振信息提升了估算叶片叶绿素含量的精度。这些结果表明偏振遥感在以后的植被调查和监测中有着极其重要的作用。该研究现在仅局限于叶片层次，以后可以扩展到单颗植被冠层乃至整片区域的植被参数（叶绿素、氮含量）反演。未来我们将会进行泥炭地领域的研究，届时会利用无人机获取研究区的三维影像、热红外影像及多光谱信息，利用无人机影像及光谱指数对湿地植被进行分类，根据影像和DEM的结合去研究泥炭藓的地形分布特征，并根据样地DEM利用差值算法估算样地泥炭的厚度分布，为估算碳存储提供帮助。同时会利用上述去偏振方法探究其是否能够提升整个区域植被参数的估算精度，这将为在卫星图像上反演地球尺度的植被参数提供基础依据。