论文摘要：黑河中游典型农作物的光谱规律及 BRDF模型

前人主要的研究方式是在叶片尺度或冠层尺度上测量光谱反射率，也有扩大到景观或者全球尺度上利用卫星遥测数据推算植被指数。而两者之间差异一直都是人们研究的热点。其中一个连接这两者的一个潜在方法是使用站点尺度的自动化遥感平台，连续观测具有高时间性和高光谱分辨率的地面反射数据。

本文的研究思路：在对各类基础数据包括光谱反射、摄像仪、碳通量、蒸散发等数据处理的基础上，分析其变化趋势；再对不同数据两两之间进行线性相关分析，主要包括各类光谱植被指数、摄像仪提取的2G_RB指数，同光合有效辐射(PAR)、总初级生产力(GPP)的相关关系分析；最后利用光谱反射数据、叶面积指数(LAI)及部分蒸散发数据(上下行长波辐射数据)建立BRDF模型。论文主要有以下结论：

1)通过对光谱仪提取的植被指数进行分析发现，同一类型的不同指数呈现相似的变化趋势，不同类型的指数呈现不同变化趋势；相同观测方位角不同观测天顶角时，相同时刻的植被指数的变化趋势基本一致。对摄像仪相片中提取2G_RB进行分析发现，不同观测方位角下的2G_RB指数均值在同一时期的变化趋势大体一致；不同观测方位角下的2G_RB日均值在趋势曲线急剧变化时差异明显。

2)碳通量，GPP和PAR变化趋势图，就单日白天来说，均是早晨和傍晚时的值较低，中午时段的值较高，整体呈倒U型；就曲线整体而言，7月份GPP曲线起伏度大于6月份和8月份的曲线，不同日期但相同时刻GPP值高于8月和6月；各生长时期的Par曲线也不同，具体来讲，如果不同日期的Par最高值不同，最高值出现的时刻也不同，同时由于天气状况不同，玉米田地的Par也不同。而各生长时期中的NEE呈U型，内晚上NEE数据差别不明显，在0.25附近形成平缓曲线，由于温度、水分以及作物长势存在差异，白天NEE数据差别明显，玉米处于育种期，白天NEE数据略小于0，日数据线近似一条直线，随着玉米不断生长，日数据波动不断加大，7月15日达到最大。

蒸散发(ET)，在地面测量中CO2浓度，在距地表40m内，同一时刻不同高度的ET基本一致；同时，日均地表热红外辐射温度、土壤热通量、净辐射变化趋势曲线相近，但峰值点和高值时间段不同，均与太阳辐射的变化状况有关。

3)植被指数与GPP数据拟合程度均比较低，大体趋势为胡萝卜素类的植被指数>叶绿素含量相关的植被指数>常用植被指数(NDVI，标准差异植被指数，PRI光化学植被指数) >与花青素相关的植被指数>与水相关的植被指数；植被指数与PAR数据拟合程度亦均比较低，大体趋势为：胡萝卜素类的植被指数>与花青素相关的植被指数>一般植被指数(NDVI,PRI)叶绿素含量相关的植被指数>与水相关的植被指数；从整体上来看，2G_RB指数与GPP拟合对数方程的拟合程度优于线性方程和双曲线方程。

4)描点位置图一般为多个同心圆弧，密集点直线为光谱摄像头追踪卫星的轨迹；PRI值的区间为-0.02~0.05，NDVI的区间为0.3~0.7，在不同的生长期，PRI和NDVI的BRDF结构曲面呈现不同的变化趋势，同时，在每个曲面内部，点值随方向和位置的不同表现出明显差异。

 

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