利用高光谱成像技术，在针叶树营养试验中，蓝色光谱区域和远红外太阳诱导荧光对针叶树氮素和磷素含量评估的独特贡献

《Remote Sensing of Environment》：Distinct contribution of the blue spectral region and far-red solar-induced fluorescence to needle nitrogen and phosphorus assessment in coniferous nutrient trials with hyperspectral imagery

辐射松针叶氮磷含量通过航空高光谱影像与PRO4SAIL2模型结合分析，发现叶绿素a+b（C_ab）显著解释氮浓度（R2=0.67-0.97），而SIF_760对磷浓度贡献最大（R2=0.60-0.95）。蓝色光谱区域（400-500nm）在磷评估中起关键作用，但氮主要依赖色素模型。研究验证了物理模型结合SIF在针叶营养监测中的有效性，为多光谱传感器设计提供依据。

　　本文探讨了如何利用遥感技术对针叶植物的氮（N）和磷（P）含量进行精确监测，从而支持精准林业管理。研究团队通过分析航空高光谱图像，结合辐射传输模型（RTM）和太阳诱导叶绿素荧光（SIF）技术，评估了这些方法在解释针叶氮和磷浓度变化方面的潜力。研究结果表明，RTM提取的叶绿素含量（如叶绿素a+b，C_ab）、类胡萝卜素（C_ar）和花青素（A_nth）以及SIF在O2A吸收带的量化值（SIF_760），在不同年份的试验中对针叶氮和磷浓度变化的解释能力显著。这些发现为针叶林的营养评估提供了新的见解，并展示了高光谱遥感在实际应用中的巨大潜力。

针叶植物在结构上比阔叶作物更为复杂，这使得传统的遥感方法难以准确评估其营养状况。由于针叶林的结构异质性和遮挡效应，使用基于植被指数的模型可能无法有效解释针叶营养变化。因此，研究团队选择使用RTM结合SIF，以更全面地捕捉针叶的生理特征。RTM通过模拟叶片和冠层的光学特性，能够量化多个叶片和冠层参数，如叶绿素含量、叶面积指数（LAI）等。这些参数不仅能够反映叶片的生理状态，还能帮助识别冠层结构对遥感信号的影响。

在本研究中，通过使用航空高光谱数据和实验室测量的针叶氮和磷浓度，研究人员分析了不同时间段和不同处理组的营养变化。结果表明，C_ab对针叶氮浓度的解释能力最强，其次是A_nth、SIF_760和C_ar。而对于针叶磷浓度，SIF_760的贡献最大，其次是A_nth、C_ab和C_ar。值得注意的是，蓝光波段在评估磷浓度方面具有重要作用，而在解释氮浓度变化时则不那么显著。这一发现表明，蓝光波段可能与针叶磷的生理特性有更紧密的联系，因此在监测针叶磷含量时具有独特优势。

在方法部分，研究人员利用了PRO4SAIL2模型对航空高光谱数据进行反演，提取了多种植物功能参数。同时，通过3FLD方法量化了SIF。为了评估这些参数对针叶氮和磷浓度变化的解释能力，研究团队采用了高斯过程回归（GPR）模型，结合了不同的输入参数组合，包括RTM提取的植物功能参数和SIF。在模型分析中，研究人员还考虑了蓝光波段的高光谱指数，如BF_x、BRI_x和PSI_x，以评估它们对针叶磷浓度变化的贡献。

研究结果表明，使用RTM提取的植物功能参数和SIF能够有效解释针叶氮和磷浓度的变化，且C_ab在氮浓度评估中发挥了关键作用。对于磷浓度，SIF_760是主要的解释因子，而蓝光波段的高光谱指数则提供了额外的信息，尤其是在某些特定处理组和时间段中。这些结果不仅验证了高光谱遥感在针叶林营养评估中的可行性，还为未来的林业管理提供了新的工具。

在讨论部分，研究人员分析了蓝光波段在针叶磷浓度评估中的作用。他们提出，蓝光波段可能与针叶磷的生理变化有关，例如蓝光荧光和叶绿素降解等过程。此外，蓝光波段的高光谱指数可能比基于RTM的参数更易于计算，且在某些情况下能提供更精确的预测结果。尽管蓝光波段在氮浓度评估中表现较弱，但其在磷浓度评估中的重要性不容忽视，尤其是在面对冠层结构和光照条件变化时。

研究还指出了高光谱遥感技术在实际应用中面临的挑战，包括样本量不足、数据噪声影响以及对特定处理组和时间段的适应性。为了提高模型的稳定性，研究团队通过合成数据验证了所提出方法的鲁棒性，并发现即使在噪声影响下，某些参数仍然能够提供可靠的预测结果。此外，研究还探讨了不同光谱区域（如近红外和短波红外）在评估叶绿素和蛋白质含量方面的潜力，指出这些区域可能对针叶氮和磷的评估具有重要意义。

总体而言，本研究为针叶林的营养监测提供了一种新的方法，即结合RTM和SIF技术，利用高光谱数据对针叶氮和磷浓度进行评估。这种方法不仅能够提高监测的准确性，还能够支持大规模的精准林业实践，从而提高资源利用效率和生态可持续性。此外，研究还强调了蓝光波段在磷浓度评估中的重要性，为未来的研究提供了新的方向，例如进一步探讨蓝光荧光和叶绿素降解对针叶磷浓度的影响。这些发现不仅丰富了遥感技术在林业应用中的理论基础，还为实际操作提供了科学依据。