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基于高光谱数据的森林叶片生化参数反演

摘要

本研究旨在构建一套基于高光谱遥感技术的森林叶片生化参数反演体系，通过分

析高光谱数据与叶片生化组分之间的定量关系，建立高精度反演模型。研究采用地面高

光谱仪与无人机载高光谱成像系统相结合的数据获取方式，结合化学分析方法获取叶

片生化参数真值，运用机器学习算法构建反演模型。研究结果表明，该方法对叶绿素含

量、氮含量、水分含量等关键生化参数的反演精度可达85%以上，为森林健康监测、碳

循环研究和生态系统管理提供了技术支撑。本研究创新性地提出了多尺度数据融合策

略和自适应波段选择算法，显著提高了反演模型的普适性和鲁棒性。研究成果可广泛应

用于林业资源调查、生态环境监测和气候变化研究等领域，具有重要的科学意义和应用

价值。

引言

1.1研究背景与意义

森林作为陆地生态系统的主体，在全球碳循环、生物多样性维护和气候调节中发挥

着不可替代的作用。叶片作为植物光合作用的主要器官，其生化参数（如叶绿素含量、

氮含量、水分含量等）直接反映了植物的生长状况和生理活性。传统森林叶片生化参数

测定方法主要依赖野外采样和实验室分析，存在耗时耗力、破坏性强、代表性差等局限

性，难以满足大范围、动态监测的需求。高光谱遥感技术凭借其连续的光谱波段和丰富

的地物信息，为非破坏性、大范围监测森林叶片生化参数提供了新的技术途径。

随着全球气候变化加剧和生态环境问题日益突出，国家对森林资源监测和生态保

护提出了更高要求。《“十四五”林业草原保护发展规划纲要》明确提出要”构建天空地一

体化生态监测网络”，推动遥感技术在林业监测中的深度应用。本研究响应国家战略需

求，开展基于高光谱数据的森林叶片生化参数反演研究，对于提升我国森林资源监测能

力、支撑生态文明建设具有重要意义。

1.2国内外研究现状

国际上，高光谱遥感在植被生化参数反演领域的研究始于20世纪90年代。美国

国家航空航天局（NASA）的AVIRIS系统率先实现了高光谱数据的航空获取，为植被

生理参数研究奠定了基础。Curran等（1990）首次证实了植被光谱与化学成分之间的

相关性，开创了植被生化参数遥感反演的先河。近年来，随着传感器技术和机器学习算

法的发展，欧洲的PROBA/CHRIS、美国的EO1/Hyperion等卫星高光谱数据被广泛

应用于植被监测研究。

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国内相关研究起步较晚但发展迅速。中国科学院遥感与数字地球研究所研发的”高

分五号”卫星搭载了国内首台星载高光谱成像仪，为森林监测提供了自主数据源。北京

大学、北京师范大学等高校在植被高光谱特征分析、反演算法优化等方面取得了重要进

展。然而，现有研究仍存在以下不足：一是多集中于单一尺度（叶片或冠层），缺乏多

尺度数据融合；二是反演模型对树种和生长条件的适应性较差；三是业务化应用程度不

高，难以满足实际监测需求。

1.3研究目标与内容

本研究旨在解决当前森林叶片生化参数高光谱反演中的关键技术问题，构建一套

完整的技术体系。具体研究目标包括：1）揭示典型森林树种叶片生化参数的高光谱响

应机理；2）建立多尺度高光谱数据与叶片生化参数的定量关系模型；3）开发适用于不

同森林类型的自适应反演算法；4）构建业务化运行系统并开展示范应用。

为实现上述目标，本研究将重点开展以下内容：1）典型树种叶片高光谱特征分析；

2）叶片生化参数地面测定与光谱数据同步获取；3）多尺度高光谱数据融合与预处理；

4）反演模型构建与精度验证；5）系统开发与应用示范。通过这些研究内容的实施，将

显著提升我国森林叶片生化参数遥感监测的精度和效率。

研究概述

2.1研究范畴界定

本研究聚焦于森林生态系统叶片水平生化参数的高光谱遥感反演，研究对象包括

我国主要森林类型（针叶林、阔叶林、混交林）的代表性树种。空间尺度涵盖叶片、冠

层和景观三个层次，时间尺度考虑生长季动态变化。研究区域选择具有代表性的森林生

态系统，包括东北温带森林、华北暖温带森林和华南亚热带森林，确保研究结果的普适

性。

在技术范畴上，本研究整合地面高光谱测量、无人机高光谱成像和卫星高光谱遥感

三种数据获取方式，构建”地空天”一体化监测体系。研究内容涵