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光合有效辐射(PAR)是影响冠层光合作用的重要因素,作物冠层结构参数(叶面积指数和叶倾角)决定光合有效辐射的吸收与截获。本研究围绕冠层结构参数与PAR的相互关系这个中心环节,重点分析了冠层结构参数对冠层光谱的敏感性,最终进行了区域尺度冠层结构参数的遥感估算,主要研究工作和结果如下:
1基于生育中后期的不同株型冬小麦品种试验数据,利用叶面积指数(LAI)和叶倾角的垂直分布特征,结合Beer定律,发展了冠层结构参数与光合有效辐射的关系模型。通过与实际测量的PAR数据对比,发展的模型能较好的预测冠层内的PAR垂直分布,主要生育期模拟精度优于90％。在冠层整层和冠层内部2个尺度上,分析不同生育期冠层结构参数对吸收光合有效辐射(APAR)的影响,发现冠层整层APAR分别与LAI和投影系数具有一定的相关性,与有效叶面积指数呈极显著相关；除乳熟期外,冠层内APAR垂直分布主要受分层LAI的影响,有效叶面积指数一定程度上反映了冠层内APAR垂直分布；随生育期推进,APAR在冠层内部的转移表现出明显的规律性:逐渐向中下层转移并回到上层。
2研究模型参数的反演首先需要对模型的输入参数进行敏感性分析。以辐射传输模型(PROSAIL)为研究对象,借助全局敏感性和局部敏感性分析方法,对比模型的不确定性和敏感性结果,研究了输入参数相关关系对模型不确定性和敏感性的影响,从而,筛选了LAI和平均叶倾角(ALA)反演的敏感波段和波段组合。结果表明,随生育期推进,模型的模拟精度提高,不确定性降低。通过对两种敏感性分析方法进行对比,发现波段反射率的变化主要由生化参数(Ch1、EWT和DMC)决定；植被指数主要由冠层结构参数(LAI和ALA)决定。不同敏感性分析方法对参数敏感度的影响较大,全局敏感性分析方法明显提高了辐射传输模型的光谱模拟精度,NIR波段可以用来进行ALA的反演和识别。
3为进行冠层结构参数估算的区域应用,本文首先基于多时相遥感影像进行冬小麦提取。利用北京地区2006-2007年冬小麦生育期早期的5景中巴资源卫星影像(CBERS-02B)进行监督分类,分析不同平台的遥感数据源对冬小麦分类精度的影响。首先,计算了各时相和不同时相组合的主要地物类型及冬小麦的光谱可分性距离,进行了监督分类,同时,结合高分辨率航空和卫星遥感影像,构建了训练样本和验证样木,对利用CBERS-02卫星提取的生育早期的冬小麦进行了时相分析和精度评价,并与同期TM影像提取结果进行对比。结果表明:时相是影响冬小麦分类的主要因素,不同光学传感器的遥感影像也会影响分类精度；多时相组合有利于提高冬小麦的提取精度,与单时相冬小麦提取的最高精度相比,最佳时相组合的制图精度提高了20.0％、用户精度提高了7.83％；与TM数据相比,CBERS-02B卫星影像的冬小麦分类精度略低。
4基于北京地区的冬小麦实测数据和遥感影像数据,进行了区域尺度LAI的遥感估算。传统情况下,大都基于光谱特征直接进行LAI的反演,缺乏对叶倾角的考虑。论文提出了一种新的LAI估算方法,首先基于不同株型的光谱数据进行光谱分析,选择ALA反演的最佳生育期；其次根据发展的冠层结构参数-光合有效辐射模型,借助有效叶面积指数和ALA的反演结果,进行LAI估算的区域应用。这为农学意义上叶面积指数的反演,遥感数据与农田数据的连接提供了一种新的可行的方法。