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光合有效辐射吸收比率(Fractionof Absorbed Photosynthetically Active Radiation，FAPAR/FPAR)作为全球气候观测系统(GCOS)以及陆地生态系统观测系统(GTOS)反映全球气候变化下的关键气候参量之一。不仅是光能利率模型、作物产量估算模型的重要输入参数之一，同时也是开展植被物候变化，作物生长监测，植被干旱预警以及土地覆盖变化的重要指示因子。因此，基于遥感的FPAR方法研究对于全球变化研究有着重要的意义。
本文以冠层反射率模型及其理论为基础，挖掘新的信息以及思路，进行FPAR估算方法的研究。全文在开展FPAR变化的驱动因子分析的基础上，研究提高宽波段植被指数对叶绿素含量的敏感性以达到提高植被指数与FPAR的线性关系、评价叶绿素植被指数运用于FPAR估算的潜力，构建并探讨基于动态冠层背景反射率的FPAR估算方法的可行性。全文主要内容包括以下几个方面:
(1)从冠层结构参数、气象格局两个角度出发，基于冠层反射率模型为基础、FPAR产品与气象数据为基础，开展影响FPAR变化的驱动因子分析。结果表明，在整个植被生长过程中，平均叶倾角、太阳天顶角、LAI等参数是影响FPAR变化的主要因素，且其贡献率呈现动态变化;当植被覆盖度由中等到郁闭转变的状态下，FPAR主要逐渐受到叶绿素含量、叶片结构参数等因素的显著影响。这为植被指数的修正研究提供了新的研究思路;而气候因子显著地影响中国植被FPAR变化，并呈现出明显的区域格局，这为模型的区域化研究提供先验知识;
(2)在假设理想的植被指数对LAI、叶绿素含量应具有较好的相关性的研究思路下，提出CNDVI、CGNDVI以及CRDVI等宽波段归一化植被指数。基于冠层反射率模型的敏感性分析结果表明，CNDVI、CGNDVI及CRDVI不仅在饱和点之前与LAI呈现良好的线性关系，同时在植被覆盖度由中等到郁闭转变的状态下对叶绿素含量的也具有很好的相关性。利用小麦与玉米的地面观测数据对CNDVI、CGNDVI与CRDVI的验证结果表明，CNDVI、CGNDVI与CRDVI与FPAR的线性相关性较NDVI、GNDVI、RDVI有了明显的提高;NEAFPAR分析结果表明CNDVI、CGNDVI与CRDVI均具备较好的减缓饱和现象的能力;方差分析也进一步表明CNDVI、CGNDVI与FPAR的线性关系不受小麦、玉米之间植被类型差异的影响;基于HJ-CCD遥感数据的验证也进一步说明修正植被指数的可行性及存在问题;
(3)结合红边波段信息的叶绿素植被指数与FPAR的相关性要明显高于一般的植被指数，尤其是MCARI/OSAVI、MCARI、TCARI与TCARI/OSAVI，经过红边波段信息修正后，与FPAR的线性相关性得到显著的提高。基于PROSAIL的敏感性分析表明，各类基于红边信息的叶绿素植被指数均不同程度地受到太阳天顶角、冠层背景等因素的影响;分析也发现，由于作物类型的差异，植被在可见光波段、红边波段的吸收与反射出现明显的差异，这致使MSR2、CIred-edge等叶绿素植被指数与FPAR的相关性明显受到作物类型的影响。但也表明了提高植被指数对叶绿素含量敏感性将有助于提高FPAR的估算精度;
(4)冠层背景是冠层反射率模型、FPAR模型的重要输入参数之一。FPAR的敏感性分析结果表明，冠层背景是不可能忽略的输入参数之一。首先，开展基于多角度的植被冠层背景的反演，结果表明，植被冠层背景与植被物候一样呈现出明显的季节变化;其次，本文对FPAR模型引进植被指数，简化模型的参数输入量，并对FPAR反演结果进行直接验证与间接验证。结果表明，基于动态冠层背景反射率的FPAR反演结果与地面观测具有很好的相关性（R2为0.603，RMSE为0.044）;间接验证结果表明，与CYCLOPESFPAR、MODISFPAR及GEOV1FPAR在空间相关性与时间变化上具有较好的一致性。这在一定程度上说明该估算方法具有可行性。
本文的主要创新点为:(1)在基于冠层反射率模型、时间FPAR产品的基础上，从植被结构、气候空间格局两个角度出发，系统地分析影响FPAR变化的主要影响因子，其结果为FPAR的定量反演提供有意的理论基础;(2)在植被覆盖度处于中等到郁闭时，叶绿素含量成为影响FPAR变化的重要因素，本研究阐述了在提高宽波段植被指数对叶绿含量敏感性下增强植被指数与FPAR的线性关系的思想，修正了现有的植被指数并利用地面观测数据、遥感数据得到较好的验证;(3)本文从具有红边信息的传感器角度出发，综合的讨论了现有叶绿素植被指数运用于FPAR估算的潜力，并进一步论证提高植被指数对叶绿素含量的敏感性有助于提高对FPAR估算能力的思想;(4)本文基于多角度获取动态的冠层背景反射率，并在构建FPAR的参数化模型的基础，做为模型的输入参数，以进行FPAR的反演，并在直接验证与间接验证取得较好的结果。