植被是陆地生态系统最重要的组成部分，其生化组分含量的多少直接影响和制约着其与人类生存环境息息相关的生理生态过程的进行，是生态学、农学、全球变化等研究的重要数据源。利用高光谱数据特有的光谱分辨率对分子水平的植物生化组分进行定量反演，是获取该信息极具潜力的现代化手段。本论文围绕这个问题，以地面实测和模型模拟高光谱数据为主，分别从生化组分对叶片光谱影响的理论基础和利用光谱数据定量反演生化组分的方法上进行较为基础和系统的研究，旨在为今后使用高光谱遥感数据提供可靠的地面验证和可行的反演算法。本文研究的主要内容如下：　　 1、介绍作者参与的生化组分光谱试验(地面、星地同步)，并讨论了相关试验的设计注意事项和各类数据的获取方法；　　 2、在分子和原子水平上研究了生化组分对叶片光谱的影响，并基于微观尺度的基础研究结果，在连续统去除后的叶片光谱中找到两条能直观反映叶片碳、氮含量特征的规律；　　 3、将基于Monte Carlo方法的定量全局敏感性分析方法——EFAST方法引入叶片和冠层辐射传输模型，将该方法获得的敏感性指数作为评价、比较和设计生化组分定量反演算法的重要依据；　　 4、在以统计模型为代表的经验方法上：①以碳氮比为例，研究了非单一生化组分的光谱响应及其反演的可行性，对拓展生化组分定量反演的反演因子做有益的尝试；②利用EFAST方法对统计模型中常用的光谱变换形式进行定量分析，对变换形式对反演精度的影响进行原因分析和评价；　　 5、在以光谱指数为代表的半经验方法上，利用模型模拟数据对若干叶绿素高光谱指数进行比较，并基于EFAST分析结果设计了新的叶绿素高光谱指数；　　 6、在以物理模型反演为代表的物理方法上，研究了PROSPECT模型中唯一无法实测获得的叶肉结构参数的估算方法及其对生化组分反演的影响。