综述：利用卫星光学遥感估算植被生物物理和生化参数的方法、传感器和研究区综述

本综述系统评述了利用卫星光学遥感估算植被生物物理（VBph）与生化（VBch）参数的研究进展，重点分析了不同方法（如人工神经网络、随机森林等MLRAs及物理方法）、传感器特性（如红边和SWIR波段）及其在不同植被类型与生物群落中的性能表现，并指出结合主动学习与高光谱数据降维的混合方法是当前新兴趋势。

　　

（以下内容基于原文综述性描述，不添加外部信息）

方法性能比较

在估算植被生物物理（VBph）和生化（VBch）参数时，参数回归方法的性能高度依赖于传感器类型、目标参数、植被覆盖类型及研究区生物群落特征。研究表明，非参数化机器学习回归算法（MLRAs）如人工神经网络（ANN）、偏最小二乘回归（PLSR）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和高斯过程回归（GPR）均表现出较好的估算精度。其中，GPR在结合主动学习策略时表现尤为突出。

物理驱动方法的准确性则取决于三个核心要素：选择合适的辐射传输模型（如PROSAIL等）、优化反演算法与代价函数，以及通过添加适当的高斯噪声或采用最优解集合（如查找表部分最优解的平均值）来提升稳定性。

混合方法与数据优化

近年来，混合方法逐渐成为研究热点。通过主动学习技术（特别是基于欧氏距离的多样性采样）优化训练数据集，并结合MLRAs（尤其是GPR），在真实或模拟（Re/Si）卫星高光谱（或多光谱）数据上实现了对VBph和VBch参数的高精度估算。该过程常辅以光谱维度降维技术，如主成分分析（PCA）中采用20个主成分，以提升计算效率与模型泛化能力。

传感器与光谱波段作用

总体而言，具备红边波段（主要敏感于VBch参数，如叶绿素含量）和短波红外（SWIR）波段（主要敏感于VBph参数，如叶面积指数LAI）的卫星光学传感器数据表现最佳。近年来，利用中空间分辨率且具备良好光谱特性的传感器数据（如PRISMA、EnMAP及Sentinel-2 MSI）进行估算已成为新兴趋势。

研究趋势展望

当前研究明显倾向于结合非参数回归（特别是MLRAs）与混合方法，利用Re/Si中分辨率卫星数据开展大尺度植被参数监测。未来发展方向包括进一步优化物理模型与数据驱动方法的融合策略，以及拓展在复杂生态系统中的应用。