近年來，我校地理科學學院孫仲秋教授、盧珊教授團隊在多角度偏振光遙感定量分析植物生化特征參數方面展開了深入研究，系統性解析了遙感探測中多角度效應對植被生化特征參數的影響機制，為植被遙感領域的研究提供了重要的理論基礎和方法支持，取得了一系列重要研究成果。
植被是地表資源的重要組成部分，其功能差異性反映了全球氣候變化、區域生態系統功能以及原位植物生理過程的關鍵指標。獲取、分析和評估植被生化參數成為地表氣候與生態變化研究的核心問題之一。光學遙感技術通過植被反射的太陽輻射信息，實現了對葉片和冠層尺度生化參數的無損、連續和大范圍估算與反演，在研究植被對氣候變化和生態系統響應過程中發揮著至關重要的作用。然而，受傳感器自身視場角的影響，即使在垂直方向探測，遙感影像的部分像元值也會反映植被冠層不同探測角度的反射強度信息，這種現象稱為多角度探測效應。特別是當傳感器的空間分辨率達到厘米級別甚至更高時，由于植物葉片隨機分布的角度以及太陽入射角的變化，葉片表面的多角度強度反射信息會直接占據大部分像元。因此，多角度反射觀測效應是客觀存在的，但其對植被生化特征參數估算和反演過程的影響機制尚不明確。
圖1. 植被的多角度遙感探測示意圖
在植被多角度反射探測中，鏡面反射是影響生化參數估算與反演的主要因素，也是產生偏振信息的根源。探究鏡面反射效應對植被生化特征參數估算和反演的影響程度，以及如何緩解這一影響，逐漸成為高光譜植被遙感領域的研究熱點。孫仲秋教授和盧珊教授團隊通過廣泛的植物物種葉片多角度反射測量光譜，評估了經典輻射傳輸模型PROSPECT反演生化參數的性能，發現通過對反射光譜進行導數、小波等變換可以有效緩解鏡面反射效應，顯著提高模型反演生化參數的精度（TGRS, 2024）。此外，團隊提出了PROSPECULAR模型，成功實現了多角度反射光譜的模擬和葉片生化參數的反演，有效反演了葉片表面的粗糙度參數，為葉片特征參數與光譜反射響應之間的相互作用提供了新的認識（RSE, 2023）。通過挖掘植物反射的各向異性特征，開創了利用各向異性植被指數估算葉片葉綠素含量的新策略，極大地簡化了測量過程（TGRS, 2023）。團隊還發現了觀測角度對生化參數估算精度的影響，并研發了角度抗性光譜指數及相應的通用波長選擇方法，能夠從多角度測量數據中快速、穩健地估算葉片的生化含量，并在高空間分辨率的高光譜影像上準確地繪制生化含量分布圖，為植物生態遙感監測和評估提供了全新的途徑（AFM, 2024）。
圖2. 不同PROSPECT模型反演生化參數的精度在2π空間內的分布圖
圖3. PROSPECULAR模型和PROSPECT系列模型的光譜模擬和生化參數反演原理示意圖
圖4. Schefflera arboricola物種的高空間分辨率高光譜影像以及利用角度抗性光譜指數估算的葉綠素和類胡蘿卜素含量分布圖
上述研究結果利用的是植被的多角度反射強度信息，團隊還探索了多角度偏振遙感在植被生化參數估算研究中的重要作用。偏振反射部分與葉片表面產生的鏡面反射直接相關，可用于解釋鏡面反射；而非偏振反射部分則直接反映葉片內部的反射信息，有助于提升生化參數估算與反演的準確性。團隊定量分析了偏振信息對植被生理特征參數估算的影響機制，發現基于非偏振反射可有效提升葉片生化參數的估算精度，特別是在角度響應明顯的前向散射方向上（TGRS, 2022）。這突出了多角度偏振遙感在植被生化特征參數監測方面的潛力，并為推動機載或星載偏振探測器的研究提供了可靠的理論支持，從而準確解釋與植被相關的區域生態系統與全球氣候變化問題。
圖5. 剝離偏振反射信息獲取非偏振反射信息以估算植被生化特征參數示意圖
近三年來，團隊先后在《Remote Sensing of Environment》、《Agricultural Forest and Meteorology》和《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》等遙感領域國際知名期刊上發表系列有代表性的文章。相關研究成果得到了國家自然科學基金、中央高校基礎研究基金和中央引導地方科技發展資金項目的支持。
相關論文清單：
1. Li X., Sun Zhongqiu *, Lu S.*, Omasa K. PROSPECULAR: A model for simulating multi-angular spectral properties of leaves by coupling PROSPECT with a specular function. Remote Sensing of Environment, 2023,297,113754.
2. Ran D.,Sun Zhongqiu *,Lu S.*,Omasa K. Optimizing angular resistant spectral indices to estimate leaf biochemical parameters from multi-angular spectral reflection. Agricultural and Forest Meteorology, 2024, 348,109916.
3. Yao C.,Sun Zhongqiu *,Lu S.*. Evaluation of Prospect Inversion Approaches Using Multiangular Spectral Reflectance Factor of Leaves. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2024, 62, 4402716.
4. Sun Zhongqiu, Lu S.*, Omasa K. A New Method to Estimate the Leaf Chlorophyll Content From Multiangular Measurements: Anisotropy Index. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2023, 61, 4401914:1-14.
5. Yao C., Sun Zhongqiu*, Lu S*. Reducing BRDF Effects on the Estimation of Leaf Biochemical Parameters Using the Nonpolarized Reflectance Factor in the Hemispheric Space. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022,60,4410717: 1-17.
