太阳诱导叶绿素荧光的卫星遥感反演方法

       摘要: 利用卫星遥感探测区域和全球尺度太阳诱导叶绿素荧光SIF(Solar-Induced chlorophyll Fluorescence)近年来成为研究热点.由于地球大气吸收和散射的影响,卫星尺度的SIF反演问题较为复杂,科学界对该问题一直存在争议,不同科学团队提出了众多方法.本文介绍了大气层顶SIF反演的机理、难点及思路,总结了近10年来最新发展的大气层顶SIF反演算法,并将这些算法归纳为3类:基于辐射传输方程的算法、简化的物理模型算法和数据驱动算法,分析讨论了各算法的特点及适用性;以应用最广泛的数据驱动算法为例,基于GOME-2数据详细介绍了算法的中间环节及注意事项;最后回顾了卫星遥感反演SIF的发展历程,汇总了目前及未来具有荧光探测能力的星载传感器,并依据数据源的特点相应地给出了适用的SIF反演算法,为今后基于航空和卫星高光谱数据的SIF反演提供了依据.

作者:
张立福 王思恒 黄长平
单位:
中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室,北京,100101 中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室,北京100101;中国科学院大学,北京100049
出处:
《遥感学报》
刊期:
2018年第22卷第1期
基金:
中国科学院遥感与数字地球研究所研究生所长基金 中国科学院青年创新促进会 陆地生态系统碳监测卫星工程

太阳诱导叶绿素荧光的卫星遥感反演方法

摘要:利用卫星遥感探测区域和全球尺度太阳诱导叶绿素荧光SIF(Solar-Induced chlorophyll Fluorescence)近年来成为研究热点.由于地球大气吸收和散射的影响,卫星尺度的SIF反演问题较为复杂,科学界对该问题一直存在争议,不同科学团队提出了众多方法.本文介绍了大气层顶SIF反演的机理、难点及思路,总结了近10年来最新发展的大气层顶SIF反演算法,并将这些算法归纳为3类:基于辐射传输方程的算法、简化的物理模型算法和数据驱动算法,分析讨论了各算法的特点及适用性;以应用最广泛的数据驱动算法为例,基于GOME-2数据详细介绍了算法的中间环节及注意事项;最后回顾了卫星遥感反演SIF的发展历程,汇总了目前及未来具有荧光探测能力的星载传感器,并依据数据源的特点相应地给出了适用的SIF反演算法,为今后基于航空和卫星高光谱数据的SIF反演提供了依据.

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