基于绿被覆盖率上推的天然草地冠层SPAD值高光谱反演方法

叶绿素是评估草地光合作用能力和生理状况的重要指标。高光谱遥感包含丰富的光谱信息,已经成为无损估算草地叶绿素含量的重要手段。然而,通常获取的草地冠层高光谱数据与实测叶片的叶绿素含量存在尺度不匹配问题,导致高光谱反演叶绿素的精度低。为此,提出基于绿被覆盖率上推的天然草地冠层叶绿素高光谱反演方法。以内蒙古呼伦贝尔典型天然草地为研究对象,利用ASD高光谱仪获取的地面冠层高光谱数据、SPAD叶绿素仪采集的叶片叶绿素相对含量实测值和样方手机数码相片,以绿被覆盖率为媒介,将叶片尺度的叶绿素相对含量实测值上推到冠层尺度。结果表明植被指数与SPAD相关性(-0.74~0.76)普遍高于场平均法上推SPAD(-0.63~0.50)。通过原始冠层光谱反射率、一阶导数光谱和42种常用叶绿素光谱指数构建基于绿被覆盖率上推的天然草地冠层叶绿素高光谱反演模型(SPAD_cover)。单变量的最优草地冠层叶绿素反演模型R^(2)=0.689,RMSE=2.714,RPD=1.752;多元线性逐步回归的最优草地冠层叶绿素反演模型R^(2)=0.833,RMSE=2.019,RPD=2.354。实验表明基于绿被覆盖率将草地叶片叶绿素含量实测值上推至冠层尺度,可以有效提高天然草地冠层叶绿素高光谱反演精度。