基于低阶分数阶微分光谱指数的叶片光合色素估算方法优化：合成与实验数据的开发验证

为解决叶片光合色素含量(LPPC)独立反演难题，研究人员通过PROSPECT模型模拟数据集和三项独立实验，开发了基于分数阶微分(FOD)的植被指数优化方法。研究发现低阶FOD光谱的OSAVI20.2(740,715)和CTRI0.3(900,550,670,521)组合对叶绿素(Cab)和类胡萝卜素(Car)的反演精度显著优于原始光谱，为植被生理监测提供了新型光谱工具。

　　

植物叶片光合色素含量(LPPC)作为光合能力与胁迫响应的核心指标，其精确反演长期受类胡萝卜素(Car)与叶绿素a+b(Cab)可见光波段吸收特征重叠的困扰。这项研究巧妙运用分数阶微分(FOD)技术，从PROSPECT模型模拟数据和三组实验数据中挖掘出令人振奋的发现：低阶FOD光谱就像给光谱数据装上"显微镜"，能更清晰捕捉OSAVI2_0.2(740nm,715nm)和CTRI_0.3(900nm,550nm,670nm,521nm)等特征波段组合。这些经过FOD优化的植被指数，不仅打破传统光谱分析的局限，还像"分子探针"般精准区分Cab和Car信号，为监测作物胁迫响应和生理状态提供了革命性的光谱诊断工具。