评估植被指数以估算稀疏林冠中叶片叶绿素含量的方法

《Ecological Informatics》：Assessment of vegetation indices for estimating leaf chlorophyll content in sparse canopies

准确估算稀疏植被冠层叶绿素含量对区域至全球尺度的植被光合能力监测和碳循环估算至关重要。通过PROSAIL-PRO和INFORM模型模拟稀疏低植被与森林冠层光谱特征，分析冠层结构、土壤背景及太阳-观测几何的影响，发现Sentinel-2红边1波段（705 nm）对叶绿素变化最敏感。在101个植被指数中，Datt99、REP、REP3和Macc01性能最优，为稀疏植被区叶绿素遥感反演提供科学依据。

　　在植被监测和生态研究中，叶绿素含量（Chl）的准确估算对于理解植物光合作用能力和模拟区域乃至全球范围内的碳预算具有重要意义。然而，在植被稀疏的条件下，Chl的反演通常受到强烈土壤背景效应的干扰，这使得传统的植被指数（VIs）在这些环境中的应用效果受到限制。植被指数是目前广泛使用的工具，它们通过光谱反射率的变化来反映植被的生理状态和健康状况。然而，对于稀疏植被，这些指数的性能尚未得到全面评估。本研究利用耦合的叶片和冠层辐射传输模型，模拟了稀疏低植被和稀疏森林场景下的冠层反射率，并进一步分析了冠层结构、土壤背景以及太阳-观测者几何对Chl反演的影响。通过结合大规模遥感数据和图像模拟框架（LESS）模型以及实地测量数据集，我们验证了这些模型的反演效果。研究结果表明，在稀疏低植被条件下，Chl、叶面积指数（LAI）和土壤背景是冠层反射率变化的主要驱动因素，而在稀疏森林中，Chl、冠幅（CD）、观测天顶角（VZA）和茎密度（SD）对反射率的影响最为显著。值得注意的是，由模型模拟的Sentinel-2红边1（RE1）波段对Chl变化表现出最高的敏感性。在评估的101种植被指数中，Datt99、REP、REP3和Macc01表现出最佳的反演性能。这些发现为选择适合稀疏冠层条件下Chl估算的植被指数提供了科学依据，并支持干旱和半干旱生态系统以及作物早期生长阶段的植被监测工作。

### 植被指数的原理与应用

叶绿素是植物光合作用过程中关键的色素之一，它能够吸收和转移光子，从而驱动生物圈与大气圈之间的物质和能量交换。叶绿素含量（Chl）被定义为单位叶面积上的叶绿素量，是衡量植物健康和功能的重要指标，具有广泛的应用价值。在农业和生态学领域，Chl含量能够提供关键信息，用于诊断植被压力、量化光合潜力以及评估植被的生理状态。由于叶绿素对植被光谱特性有显著影响，因此开发了多种基于红边波段的植被指数。例如，研究者们发现，红边波段的反射率与叶绿素含量之间存在正相关关系，这使得红边植被指数成为研究Chl变化的重要工具。然而，在植被稀疏的条件下，这些植被指数的性能往往不如在密集冠层中的表现，因此需要进一步优化。

### 稀疏冠层的挑战

在植被稀疏的区域，土壤背景效应成为影响冠层反射率的主要因素。土壤的反射率并非静态，而是受到多种生态因子的影响，如土壤水分（SM）和土壤热通量（SHF）。这些因素不仅与植被-水分相互作用和蒸腾作用有关，还会影响植被的生长周期和光合能力。在这些区域，由于冠层结构较为开放，土壤反射率对冠层反射率的贡献显著增加，从而掩盖了叶绿素的信号。此外，植被指数的性能也受到观测角度和太阳高度角的影响。因此，如何在这些复杂条件下准确估算叶绿素含量成为遥感研究中的一个关键问题。

### 模拟数据与方法

为了更好地研究稀疏冠层条件下的叶绿素反演问题，本研究采用了一系列先进的辐射传输模型进行模拟。其中，PROSAIL-PRO模型被用于模拟稀疏低植被冠层的反射率，而INFORM模型则用于稀疏森林的模拟。此外，LESS模型也被用来构建稀疏玉米冠层的场景，并生成模拟数据集。这些模型能够准确模拟冠层内部的光传播过程，从而生成符合实际观测条件的反射率数据。通过将这些模拟数据与Sentinel-2多光谱成像仪（MSI）的波段进行匹配，研究团队确保了模拟结果与卫星遥感数据的可比性。

### 敏感性分析

敏感性分析是评估植被指数性能的重要手段，它能够揭示输入参数对冠层反射率变化的影响程度。在本研究中，采用全球敏感性分析（GSA）和局部敏感性分析（LSA）相结合的方法，以全面了解各参数对反射率变化的贡献。GSA方法可以识别输入参数的相对重要性，而LSA则能够进一步分析每个参数的具体影响。研究结果表明，在稀疏低植被中，Chl、LAI和土壤背景对反射率变化具有最大的影响，而在稀疏森林中，Chl、冠幅、观测天顶角和茎密度则成为主要影响因素。特别值得注意的是，Sentinel-2红边1波段在稀疏冠层条件下表现出对Chl变化的高度敏感性。这表明，在稀疏植被的监测中，红边波段可能是更优的选择。

### 植被指数的性能评估

研究团队评估了101种植被指数在稀疏冠层条件下的表现，其中Datt99、REP、REP3和Macc01在估算Chl方面表现出色。这些指数在模拟数据和实地测量数据中均显示出较高的相关系数（R2）和较低的均方根误差（RMSE）。相比之下，一些传统的植被指数，如EVI、SAVI和OSAVI，虽然旨在减少土壤背景的影响，但在稀疏冠层条件下的表现并不理想。这些指数对叶绿素的敏感性较低，因为它们主要依赖于红光和近红外波段，而这些波段更容易受到冠层结构和土壤背景的干扰。

### 模型与现实的结合

为了进一步验证植被指数的性能，研究团队将模拟数据与LESS模型和实地测量数据相结合。这种结合不仅能够提供更全面的评估，还能够帮助研究者理解植被指数在实际应用中的局限性。例如，在某些情况下，植被指数的误差可能较高，这主要是由于实际观测中存在测量噪声和冠层-土壤相互作用的不均匀性。因此，尽管植被指数在稀疏冠层中的表现优于传统方法，但它们仍然存在一定的局限性。研究团队指出，未来的应用应结合先进的三维辐射传输模型和机器学习算法，以提高植被指数在复杂环境中的适用性。

### 未来展望

本研究为稀疏冠层条件下叶绿素的估算提供了重要的科学依据。然而，仍然存在一些需要进一步研究的问题。例如，当前的研究主要依赖于一维辐射传输模型，这些模型虽然计算效率高，但无法完全模拟自然冠层的复杂三维结构。因此，未来的研究应考虑采用更先进的三维模型，如LESS或DART，以更准确地反映冠层的异质性。此外，土壤背景的复杂性也是一个关键因素，不同的土壤类型和条件会影响植被指数的性能。因此，未来的模型需要考虑多种土壤光谱数据，以更好地反映土壤背景的变化。同时，结合多源数据（如卫星和无人机获取的反射率数据）进行验证，也能够提高植被指数在实际应用中的可靠性。

### 结论

综上所述，本研究通过模拟和实地测量，揭示了稀疏冠层条件下叶绿素含量估算的关键影响因素。研究结果表明，Chl、LAI和土壤背景是稀疏低植被反射率变化的主要驱动因素，而在稀疏森林中，冠幅、观测天顶角和茎密度则成为主要影响因素。此外，Sentinel-2红边1波段在稀疏冠层中对Chl变化表现出最高的敏感性，这为未来植被监测提供了重要的参考。在评估的101种植被指数中，Datt99、REP、REP3和Macc01表现出最佳的性能，它们能够有效反映叶绿素的变化。这些发现不仅有助于理解稀疏冠层的光谱响应机制，也为在干旱生态系统、作物早期生长阶段以及低冠层覆盖区域进行叶绿素估算提供了理论支持。未来的研究应进一步采用三维模型和机器学习方法，以提高植被指数在复杂环境中的适用性和准确性。