温带森林叶片氮浓度高光谱响应特征的多尺度对比研究

It is very necessary to understand the hyperspectral characteristics of the forest foliar nitrogen concentration in leaf, canopy, community(remote sensing pixel) scale and to reveal its scale dependence. This study is an important foundation for the regional forest canopy nitrogen concentration (CNC) remote sensing inversion and forest carbon cycle simulation. At present, forest CNC hyperspectral remote sensing inversion has been restricted by the canopy structure factors, and the inversion theoretical basis is not clear. This study will focus on the temperate coniferous and broad-leaved mixed forest in Changbai mountain Jilin province. The spectral reflectance in the visible and near infrared region of leaf, canopy and community will be measured using ASD handheld spectroradiometer, advanced tower-mounted multi-angular radiometer system (AMSPEC), imaging spectrometer and hyperspectral remote sensing. Meanwhile we will measure foliar nitrogen concentration and structural factors (specific leaf area, leaf area index and mean tilt angle) at different scales. The quantitative relationships between the spectrum, structural factors and foliar nitrogen concentration will be revealed at different scales and we will analyze characteristics of their variation by using various statistical methods combined with vegetation radiative transfer model. We also emphasize to analyze the spectral response characteristics of leaf nitrogen concentration on different scales and to reveal multi-scale structure factors’ impact mechanism on the correlations between foliar nitrogen concentration and spectral reflectance. At last we will expound canopy structure influence on the forest CNC remote sensing inversion and provide theoretical basis and technical support for more accurate CNC remote sensing inversion in the future.

理解森林叶氮浓度在叶片、单株冠层和群落冠层（遥感像元）多尺度上的高光谱特征，揭示其尺度依赖性，是开展森林冠层叶氮浓度（CNC）遥感反演、优化碳循环模拟的重要基础工作。当前，森林CNC的光谱特征提取受到冠层结构因素的影响，遥感反演理论亦不明确。研究以长白山温带森林为对象，通过手持光谱观测、塔基多角度光谱与成像高光谱观测，结合卫星高光谱遥感数据，获取植被在多个尺度上可见光和近红外区域的反射光谱信息，匹配测量叶氮浓度与结构性因子（比叶面积、叶面积指数与平均叶倾角）。利用多种统计分析方法结合植被辐射传输模型，分析不同尺度上光谱信息、结构因子与叶氮浓度的变化特征及三者间的定量关系；着重阐明不同尺度上叶氮浓度的光谱响应特征及敏感波段分布，揭示多尺度结构因素对叶氮浓度与光谱相关关系的影响机制。最终明确冠层结构因素对森林CNC高光谱遥感反演的影响，为更加准确地进行森林CNC遥感反演提供理论依据和技术支撑。

森林冠层的反射率特征在叶片、单株冠层和遥感像元多个尺度上存在差异。揭示不同尺度森林冠层反射率光谱特征，尤其是叶氮浓度的高光谱响应特征，是开展森林冠层叶氮浓度遥感反演、优化森林碳循环模拟的重要基础。研究以长白山温带森林为对象，通过手持光谱观测、塔基成像高光谱观测，结合卫星高光谱遥感数据，获取了植被在多个尺度上可见光和近红外区域的反射光谱信息，匹配测量了叶片和冠层的碳氮浓度及结构性因子数据。结合光谱分析和统计分析方法，对不同尺度光谱反射率特征以及叶氮浓度与光谱之间的关系进行了研究。主要结果如下：（1）森林冠层阳叶与阴叶的光谱特征存在明显差异，差异主要是由叶属性及叶片所处的光环境引起的。阳叶与阴叶的含水量、比叶面积差异显著，碳氮浓度存在差异但不显著。（2）温带森林主要林型的冠层反射率及其季节变异的差异显著，蒙古栎林、阔叶红松林和长白松林三种代表性林型的光谱特征差异十分明显，蒙古栎林的近红外反射率和红边斜率均最大，光谱的季节变异也最大，而长白松林的反射率较低且季节变化小。（3）多林型综合分析表明，冠层尺度上叶氮浓度敏感的反射率波段主要集中在近红外区域（750~800nm），而叶片尺度上则不同。利用近红外区域反射率可以有效指示不同林型的冠层叶氮浓度变化。项目借此反演了生长季我国森林冠层平均叶氮浓度，发现空间上存在东南部高西北部低的格局特征。本项目为更加准确地进行森林参数遥感反演提供了一定的理论依据和支撑。.为规避疫情影响，通过遥感分析和实地调查相结合的手段研究了本地湿地植被的光谱特征及有害水草的遥感提取方法。在分析湿地植被光谱特征和物候特征差异的基础上，提出了一种融合光谱和物候信息的湖泊湿地有害水草的遥感识别方法，取得了良好的实践应用效果。.项目资助发表学术论文共15篇，其中SCI论文3篇，中文核心7篇。项目培养在读研究生3名。项目投入经费26万元，因疫情影响减少了野外调查、出差和参加学术会议次数，差旅费会议费花费较少。此外，学校学院购置了新的仪器设备，节约了部分测试化验费用，其他项目支出与预算基本相符。剩余经费156134.39元，计划用于本项目研究后续支出。