1 引 言
1.1 研究背景及意义
地球陆地表面约有 70%的面积被植被覆盖，同时，植被在陆地生态系统中也是一个不可替代的组成成分，主要表现在：土壤的形成、产生氧气、涵养水源、水土保持、净化空气、消除噪音、调节气候、防风固沙、提供木材、动物栖息地和消毒等。作为陆地土壤、大气和水资源的重要“纽带”，植被在地表能量交换、地球的化学循环、全球碳平衡以及水循环等过程中有着重要的地位。
叶绿素、叶黄素、类胡萝卜素、水分、干物质、蛋白质和微量元素如氮、钾等被称作植被的生化组分。植被的生化组分直接或者间接地对陆地生态系统的生态与物理过程有制约作用。叶绿素是绿色植被进行光合作用时最重要的色素，在植被吸收太阳辐射过程中占据着决定性地位。绿色植被的光合作用，是绿色植被在光能照射条件下，利用一系列以叶绿素为主的光合色素，将 CO2和 H2O 转化成拥有能量的有机物质（碳水化合物），并释放O2的过程。植被叶绿素是一种重要的有机分子，能够有效地指示植被的营养状况（受氮素胁迫程度）、光合作用能力、生长发育阶段及受环境污染或病虫害影响等。
叶绿素在光合作用中光吸收过程里处于主导地位。光合作用过程中，植被的叶绿素与类胡萝卜素是吸收光能的主要色素，其中叶绿素a 和b是叶绿素的主要组成物，胡萝卜素和叶黄素是类胡萝卜素的主体。作为吸收光能的主要色素，植被叶绿素的含量与植被光合作用中光能的利用率有着最为直接的关系。降尘、水分、气温、光照强度、林下微生境、紫外光、土壤矿物元素等自然因素会对植被叶绿素含量产生影响。
本文使用便携式光谱仪 ASD 在石家庄市栾城县地区进行了冬小麦监测。运用PROSPECT+SAIL 模型进行模拟，分析了一些植被指数与叶绿素含量的相关性，并将实测冬小麦冠层光谱曲线与其对应模型模拟的光谱曲线进行了对比分析。利用 2013 年 5月19日的Landsat-8 OLI 影像，估算了冬小麦叶绿素含量。本文的研究目的在于为以后植被的保护与植被叶绿素含量等相关方面的研究提供更加充分的科学依据。
1.2 遥感估算植被叶绿素的原理与优势
因为电磁波的作用，自然界中多数物质内部会发生电子跃迁或原子、分子振动等现象，从而使得每种物质的某些特定波长在物理和结构信息具有其特有的光谱吸收与反射率。植被的反射光谱或者植被所发射的电磁波主要由植被的化学特征与形态学特征所决定。植被叶片中所包含的每一种生化组分，都有它特有的波段位置，并且有不同于其他组分物质的吸收光谱曲线。在植被的光合作用过程中，植被内部所含光合色素主要发挥了吸收作用。
叶绿素 a 和b、胡萝卜素与叶黄素是植被内部叶绿体的主要色素，其中叶绿素a 与b 占叶绿体总量的 75%，胡萝卜素与叶黄素占叶绿体总量的 25%，它们依次呈蓝绿色、黄绿色、橙黄色与黄色，在植被光合作用过程里占据着举足轻重的作用。在可见光波段，主要是植被叶片的多种色素控制植被叶片的反射率，因此植被叶绿素的吸收带也主要在可见光波段。叶绿素a 与b在两个波段范围内吸收作用最强：红光波段（640-660nm）和蓝光波段（430-450nm）（图 1），可见光部分的绿光被叶绿体中色素（主要是叶绿素a 和 b）吸收较少，因此绿光被植被叶片反射出来，从而使得植被叶片呈现绿色（图 2）。
2 研究区概况
2.1 气候特征
栾城县处于子牙河系两大支流之一滹沱河的冲积平原上，平均海拔 62-64m。该研究区地处中国东部的季风区，为典型温带大陆性季风气候，属于暖温带半湿润类型区。一般气候温和，阳光充足，水分适量，一年中季节显著，主要表现为春季较干燥且有风天气多，夏季气温高、多降水，秋季凉爽、雾天多，冬季则是气温低、降水少干燥天气居多，干湿季比较明显。全年平均气温 12.8℃，年平均降水量是 474mm，具有平均年降水量分布不均且年季变化大等特点。春季易发生干旱，这对于农作物的生长有较大的危害，尤其是处于返青期的冬小麦。
2.2 土壤类型和农作物
在洪积与冲积扇的黄土母质的基础上，因暖温带半湿润气候、太行山东麓平原地形以及当地的水文条件等，经过长期耕作，原有的褐土和草甸褐土逐渐演化成了成熟的农业土壤。《河北省第二次土壤普查工作分类暂行方案》将栾城县的土壤归类于褐土，具体是潮褐土（洪积冲积壤质潮褐土土属）和石灰性潮褐土（洪积壤质石灰性褐土土属）亚类。拥有的9个土种中，全县72.28％的耕地是轻壤质潮褐土，土壤肥沃，有利于各种农作物的生长。这个研究区主要种植冬小麦和玉米。
3 研究区数据采集............................11
3.1 野外实测数据.........................11
3.2 实验室叶绿素提取..........................13
3.3 CHRIS数据........................14
4 模型模拟及数据处理........................17
4.1 模型介绍.........................17
4.1.1 叶片光学物理模型PROSPECT.....................17
5 基于模型模拟的叶绿素含量与各相关因子的关系..................27
5.1 不同叶绿素含量与观测天顶角条件下冠层反射率的对比........................27
5.2 相同叶绿素含量与不同LAI 条件下冠层反射率的对比...........................28
5.3 不同叶绿素含量和观测天顶角条件下，NDVI 与LAI 之间的关系........29
6 基于OLI 影像的叶绿素含量估算与成图
6.1 基于OLI 影像的叶绿素估算模型的建立
通过对 Landsat-8 OLI 数据的一系列处理，计算了研究区冬小麦的各种植被指数。通过实验室试验，得到了研究区内各采集样点的小麦叶片叶绿素含量。基于以上准备，构建了研究区样点叶片所含叶绿素与各植被的指数之间的线性相关模型（表 7）。从 R2来看，这七个指数与实测叶绿素含量均呈中度相关或更好，因此可以认为这些植被指数与所含叶绿素的实测值之间的关系密切，可以构建估算叶绿素含量的模型。选取相关系数较高的GRVI、RVI 和NDVI，与叶绿素含量的关系见图 23。
7 结论与展望
7.1 结论与讨论
在地球的能量转换与物质循环过程中，地球表面覆盖的绿色植被起到了不可替代的作用，具体表现在土壤形成、制造氧气、涵养水源、保持水土、净化空气、消除噪音、调节气候、防风固沙、提供木材、动物栖息与消毒杀菌等方面。叶绿素作为一种重要的色素，是植物体内重要的组成物质，能够反映植被营养状况、植被受营养胁迫程度、植被光合作用能力、植被所处生长发育阶段与外界环境影响等方面。
利用 2013 年 5 月 19 日的 Landsat-8 OLI 影像，对小麦所含叶绿素多少进行了预测。取得的主要结论如下。
（1）进行了野外实测，获得了冬小麦的光谱和生理生化参数。研究区实测小麦LAI范围为2.135-6.445，平均值为4.161。小麦叶倾角MTA范围为28°-63.5°，均值为56.16°。小麦株高范围 64-83cm，均高是76.373cm。
（2）通过两个模型 PROSPECT+SAIL 实现了模拟，获得了植被所在的冠层部位形成的反射率。模型模拟时，选择了冬小麦LAI 的实测值4和6这两个典型值。观测天顶角的取值，则参考了 CHRIS 传感器的成像角度，选择了 0°、36°、55°这三个角度作为观测天顶角。又选取了三个观测天顶角 40°、60°、90°。此研究可对利用多角度估算叶绿素含量提供理论基础。
（3）分析了植被所在冠层位置的反射率与所含有的叶绿素和观测天顶角的关系。在同一波段范围内，随观测的天顶角的扩大相对应的冠层位置的反射率会上升。在680-2400nm 波段范围内，在不同观测天顶角条件下，40μg/cm2与 65μg/cm2两种叶绿素含量下的冠层反射率差异不大。因此在可见光波段，冠层位置拥有的反射率受叶绿素极大影响，随着叶绿素含量的提升，冠层具有的反射率下降。随着LAI 的提高，观测的天顶角对于冠层部位的反射率影响在降低，即当植被较少（LAI=1）时，冠层位置所具有的反射率对观测的天顶角的拥有更高的敏感度。在相同的观测天顶角下，LAI 较高时植被冠层反射率也较高。
（4）分析了不同叶绿素含量与观测天顶角条件下，NDVI 与 LAI 的关系。叶绿素含量一定的情况下，NDVI 呈现出随LAI 的提高而逐渐上升的趋势。LAI 一定时，NDVI随观测的天顶角的扩大，而呈现出下降的趋势。当叶绿素含量≥35μg/cm2且LAI＞1.5时，观测天顶角越小，其所对应的 NDVI 值越大；当叶绿素含量≥35μg/cm2且 LAI≤1.5 时，观测天顶角越小，其所对应的NDVI 值越小，在叶绿素含量一定时，随着LAI 从1到7逐渐增加，0°- 90°观测的天顶角范围内的 NDVI 变化幅度缓慢增加。随着LAI 的增加，不同观测天顶角对应的NDVI 在叶绿素含量较高时，其变化幅度较小。
参考文献（略）