数据驱动SIF反演算法在塔基观测中的应用效果评价

日光诱导叶绿素荧光(Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence,SIF)与植被光合作用关系密切,能够揭示植被真实生理状况,准确获取SIF信息对陆地生态碳循环和全球植被监测具有重要意义。以3FLD算法的SIF反演结果和NIRvR为参考,开展了基于塔基平台的数据驱动SIF反演算法性能评价研究。首先利用塔基连续冠层光谱观测数据,分析了SVD算法在不同大气窗口的SIF反演效果;其次利用大气校正前后的实测数据,探究大气因素对SVD算法反演SIF的影响程度;最后,将实测数据按照光照条件区分,对比了天气稳定与天气波动条件下,基于SVD算法的SIF反演结果的稳定性。结果表明:(1)SVD算法在735~759 nm(不包含大气吸收波段)、745~780 nm(包含大气吸收波段)窗口的SIF反演精度较高;(2)SVD算法的SIF反演精度受大气影响远小于3FLD算法;(3)当光照条件剧烈变化时,使用SVD算法可以有效克服FLD类SIF反演算法对同步太阳光谱观测的依赖;即使光照迅速变化,基于SVD算法依旧能够得到稳定可靠的SIF反演结果。综上所述,SVD算法对于塔基SIF反演来说具有非常大的应用潜力。

基于植被指数和叶绿素荧光的总初级生产力估算

以大满超级站的通量数据和塔基光谱数据为数据源,使用3种植被指数与光合有效辐射的乘积、叶绿素荧光分别反演玉米冠层尺度的GPP,构建线性回归模型进行建模与验证。结果表明:(1)在全时期时间序列动态分析中,VI×PAR、SIF与GPP具有较高的一致性,整体变化情况为先增大后减小,在抽雄期间达到最大值;(2)抽雄前期选择NDVI×PAR、EVI2×PAR、CIred edge×PAR为优选模型,建模数据R^2>0.83,RMSE<2.00 gC/m^2/d;抽雄后期选择CIred edge×PAR为优选模型,建模数据R^2=0.83,RMSE=2.20 gC/m^2/d;全时期选择EVI2×PAR、CIred edge×PAR为优选模型,建模数据R^2>0.79,RMSE<2.30 gC/m^2/d。基于SIF建立的GPP反演模型较为稳定,建模数据R^2>0.66,RMSE<2.99 gC/m^2/d。

基于查找表的塔基平台O2-A波段大气校正方法研究

塔基光谱观测是连接通量站点与卫星遥感数据间的重要桥梁,而水平地表与塔基平台之间大气吸收、散射的作用对O2-A等大气吸收波段的影响难以忽略。首先,分析了大气辐射传输对塔基平台上下行辐射的影响,建立了基于上下行透过率的大气校正方法,即通过直射光透光率和总的透过率校正上下行辐射的影响。其次,利用中分辨率大气传输模型的模拟数据,定量分析了550nm气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth at 550nm,AOD550)、辐射传输路径长度对大气透过率的影响,并建立了基于近红外与红光波段下行辐照度比值和太阳天顶角的AOD550查找表(Look-up Table,LUT),以及基于AOD550和辐射传输路径长度的上下行大气透过率LUT。最后,利用塔基平台观测的不同生育期玉米冠层光谱数据,分析了大气校正前后O2-A波段吸收线内外表观反射率的差异。结果表明:基于AOD550和辐射传输路径长度的LUT大气校正方法,可以较好地校正塔基平台O2-A吸收波段大气上下行辐射传输的影响,为塔基平台的日光诱导叶绿素荧光观测等应用提供了重要方法支持。