ASD | 应用PROSPECT模型提取叶片生化性状的适用性研究

PROSDM：PROSPECT模型与光谱导数和相似性度量相结合从双向反射率中提取叶片生化性状的适用性

叶片生化性状为理解植物光合功能、动态生长、养分循环和初级生产提供了有价值的信息。叶片叶绿素含量（C_ab）、类胡萝卜素含量（C_xc）、含水量（C_w）和干物质含量（C_m）是四个重要的叶片生化性状，与植物光合作用、氮素、胁迫和衰老等健康和生长状态密切相关。能够对这些叶片生化性状进行高通量测量的方法对于表征植物生理状态和关键功能过程至关重要。PROSPECT模型是目前最常用的叶片辐射传输模型之一，可从叶片定向半球反射因子（DHRF）光谱来提取叶片生化性状，然而，在应用于叶片双向反射因子（BRF）光谱提取叶片生化性状方面尚待探索。叶片表面反射率和各向异性性状的存在可能是限制PROSPECT从叶片BRF光谱评估叶片生化性状的主要问题。

基于此，在本研究中，研究者们提出了一个方法，整合了PROSPECT模型、光谱导数和相似性度量（SDM），称为PROSDM，去除了叶片BRF和DHRF光谱的差异，并从叶片BRF光谱提取了叶片生化性状。具体目标是：（1）通过PROSPECT反演调查叶片BRF和DHRF光谱差异随波长的变化以及对C_ab、C_xc、C_w和C_m提取的影响，（2）开发PROSDM消除BRF和DHRF光谱差异，从叶片BRF光谱与PROSPECT和PROCOSINE以及PROCWT的比较来提取C_ab、C_xc、C_w和C_m以及（3）评估PROSPECT、光谱子域、光谱噪音和模型参数范围对PROSDM性能的影响。

为了获得各种叶片生化性状和反射率，作者收集了具有不同生长阶段、营养状况和种植区域的植物物种的10个数据集，包括1个测量数据集和9个公开获取数据集。从油菜（Brassica napus L.）、水稻（Oryza sativa L.）和柑橘（Citrus aurantium L.）随机采集2279个植物叶片，利用ASD FieldSpec 4测量叶片反射率，获得数据集#1。从EcoSIS光谱库中获得具有各种叶片光谱和生化性状的9个公开的数据集。其中，7个数据集的BRF光谱由ASD地物光谱仪（Analytical Spectral Devices, Inc., Boulder, CO, USA）搭配ASD叶片夹测量。

表1 数据集描述。Dataset#1是本研究中测得的，Dataset#2-#10是在线https://ecosis.org获取的。BRF和DHRF光谱的光谱区域是400-2500 nm。

【结果】

平均BRF和DHRF光谱差异（a）以及这些差异对平均BRF光谱的贡献（b）。油菜（红线）在Dataset#1中获得，其他植物物种在Dataset#5中获得。

通过考虑非波长依赖性f（a，d）和波长依赖性f（b，c，e，f）两种情况，利用一阶（a-c）和二阶（d-f）导数的叶片BRF（绿线）和DHRF（橙线）光谱之间的差异。

利用PROSPECT反演（a–d），PROCOSINE反演（e–h），PROCWT-S4（ i–l）和基于全光谱域PROSPECT-PRO 的PROSDM（m–p）的所有数据集（Dataset#1-#10）中Cab (a，e，i，m) ，Cxc (b，f，j，n), Cw (c，g，k，o) 和Cm (d，h，l，p)测量值和估算值比较。

【结论】

本研究中，作者提出了PROSDM这种新方法用来从叶片BRF光谱来提取叶片生化性状。结果发现光谱导数可以消除BRF和DHRF光谱的非波长依赖性差异。当BRF和DHRF光谱的差异随波长变化时，光谱导数仅能去除部分差异，而曼哈顿距离（MD）补偿了光谱导数的限制，进一步减少了差异。结果，PROSDM从叶片BRF光谱准确提取了不同植物物种的C_ab、C_xc、C_w和C_m。与标准的PROSPECT反演需要利用带有积分球的光谱仪测量叶片DHRF光谱不同，PROSDM扩展了PROSPECT到叶片BRF光谱的应用，以提取叶片生化性状。它可利用不同手持式光谱仪和叶片夹原位提取叶片生化性状。

在全光谱域，PROSDM-SED实现了C_ab和C_xc的最优提取，RMSE分别为7.64 μg/cm² and 2.77 μg/cm²，PROSDM-FMD产生了C_w（RMSE = 0.0041 g/cm²）和C_m（RMSE = 0.0024 g/cm²）的最好估计。与PROSPECT相比，PROSDM提取的C_ab、C_xc、C_w和C_m RMSE分别降低了20.33%，29.34%，25.45%和44.19%。结果表明，PROSPECT和PROCOSINE以及PROCWT的C_ab、C_xc、C_w和C_m提取精度受到光谱饱和度、PROSPECT反演、光谱子域以及模型参数范围的影响很大。适当的光谱子域和模型参数范围可以改善不同反演方法的提取结果。这需要从实地测量和报告的研究中了解叶片生化和结构性状的先验信息。与这些反演方法相比，所提出的PROSDM在减轻C_ab、C_xc、C_w和C_m提取的负面影响上具有很大潜力。对于不同的PROSPECT版本，建议利用PROSPECT-PRO从叶片BRF光谱提取叶片生化性状。

未来研究需要基于叶片BRDF模型测量叶片BRF光谱的光谱和方向变化，将BRDF模型与所提出的PROSDM耦合可以改善对BRF和DHRF光谱变化的表征。此外，由于植物物种BRF和DHRF光谱的差异变化，在不同的数据集中PROSDM不能获得一致性提取结果。预计更多的工作将集中在理解不同视角和照明角度下植物叶片光学特性的变化。期望PROSDM可以应用在不同的尺度上，提高其在遥感、生态和环境研究中的适用性。

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PROSPECT模型与光谱导数和相似性度量相结合从双向反射率中提取叶片生化性状的适用性