植物功能性状是反映植物对环境变化响应和适应的关键属性，已成为解决重要生态学问题的有效手段。植物叶片功能性状是指叶片的形态、生理和生化等参数，影响着众多重要生态过程和功能，其获取通常以野外单点采样为主，耗时耗力且局限于较小区域。高光谱遥感技术能够提供一种估测叶片功能性状的有效手段，其主要方法包括物理模型和经验模型。然而，目前缺乏针对这两类模型通用性的深入研究，对于物理模型其反演策略能否实现跨数据集迁移仍不清楚。

广东省科学院广州地理研究所粤港澳大湾区城市群生态系统观测研究站生态系统保护修复团队王智慧副研究员利用高光谱遥感技术，通过采集我国华南和美国东部地区24个野外站点的3861个叶片样本，同步测量五种关键植物叶片功能性状和叶片光谱，耦合叶片辐射传输模型，利用间隔偏最小二乘回归作为对照，系统比较物理和经验模型在反演精度和可移植性方面的表现和差异，并构建植物叶片功能性状跨洲际高光谱遥感反演模型。

研究表明，叶片辐射传输模型能够精确估测跨地理区域、物种、叶龄和光照条件等的比叶重和叶片水分。对于叶片氮、叶绿素和类胡萝卜素，采用反演策略例如先验知识和最优光谱范围，能够大幅提升模型预测精度，而且跨洲际数据集选取的叶片功能性状最优光谱范围较为一致。同时，当反演策略迁移到独立数据集时，模型预测精度依然较高，表明物理模型具有很好的通用性。间隔偏最小二乘回归在单个数据集交叉验证时能够精确估测叶片性状，但当模型跨数据集使用时其反演精度明显降低，表现出较低的模型通用性。

研究结果强调开发植物叶片功能性状通用性高光谱遥感反演模型的重要性，尤其涉及辐射传输模型的定标以及经验模型的训练样本选取等方面。该研究表明高光谱遥感能精确刻画多维度关键植物叶片功能性状，有助于促进理解叶片性状的种内和种间变异、叶片性状对环境变化的响应以及相关生态系统过程和功能。

图为叶片辐射传输模型PROSPECT和PROCOSINE分别得到的跨洲际植物叶片功能性状反演结果

（CN：我国华南地区数据集；US：美国东部地区数据集；EWT：叶片水分；　LMA：比叶重；Narea：叶片氮；Cab：叶绿素；Cxc：类胡萝卜素。）

上述研究成果发表在国际著名期刊Remote　Sensing　of　Environment上（2022年影响因子13.5）。王智慧为该成果第一作者，广东省科学院广州地理研究所作为第一单位。该研究得到国家自然科学基金、广东省自然科学基金和广东省科学院建设国内一流研究机构行动专项等项目的支持。

参考引文：

Wang，　Z．，　Féret，　J．B．，　Liu，　N．，　Sun，　Z．，　Yang，　L．，　Geng，　S．，　Zhang，　H．，　Chlus，　A．，　Kruger，　E．L．，　＆　Townsend，　P．A．　Generality　of　leaf　spectroscopic　models　for　predicting　key　foliar　functional　traits：　A　comparison　between　physically－　and　empirically－based　approaches．　Remote　Sensing　of　Environment，　2023，　293：　113614．

论文下载链接：https：//www．sciencedirect．com/science/article/pii/S0034425723001657

来源：自然地理部

稿/图：王智慧

编辑：陈嘉桓

审核：夏欣

审定发布：吴旗韬