预告|GeoInsider第30期：三维植被荧光-光学辐射传输建模与土壤、逃逸概率等关键问题

2020-07-23 21:20 作者:GeoInsider 0人读过 | 我要投稿

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GeoInsider Webinar

在线讲座系列第30期

题目：VNIR/fluorescence radiative transfer modelling over 3D vegetation structures, and the corresponding soil and angular issues

报告人：Dr. Yelu Zeng, Carnegie Institution for Science in Stanford/ PNNL

　　　　曾也鲁博士，斯坦福卡内基所/PNNL，Joe Berry院士荧光课题组成员，湾区GeoInsider发起人

时间：北京时间 7月24日（周五）上午10:00

　　　加州时间 7月23日（周四）晚上7:00

　　　悉尼时间 7月24日（周五）中午12:00

参与方式：B站“GeoInsider”直播间平台，直播间可现场留言提问，进入方式如下二选一：

(a)B站直播间链接：https://live.bilibili.com/22243531

(b)B站直播间二维码：

摘要

叶绿素荧光遥感是当前植被定量遥感与大尺度光合作用研究的热点。由于植物光合激发的荧光在逃逸出冠层的过程中，不可避免的受到与光子碰撞的其它叶片的再吸收作用，加之地面仪器或卫星只能观测到某一瞬时视场角度下逃逸出的荧光光子，导致观测到的荧光相比于植被光合激发的总的荧光，受到严重畸变。为了校正荧光数据的角度效应，以及通过观测计算出植被光合激发的总的荧光，我们推导了一个计算NIR波段逃逸概率的经典公式fesc≈NIRv/FPAR。它的优势在于：1）简单实用，NIRv与FPAR都是容易测量的参数或有现成的卫星产品(当然，FPAR的卫星产品精度不一定高)；2）NIRv能最大程度的去除土壤的干扰；3）能适用于多种情形下，如不同直散射光比例(晴天或阴天)，不同瞬时视场角度（单一方向或半球）。逃逸概率的公式fesc≈NIRv/FPAR已被用于荧光数据的角度校正，作为后续与GPP对比或激发效率SIFyield的估算前的预处理的一环。

此外，在推导fesc的过程中，我们认识了NIRv=NIR*NDVI的物理机理，发现NIRv是土壤为黑体的条件下，纯植被部分反射率的一个良好的近似。由于早期的NIRv是反射率的形式，为了考虑太阳入射辐射，与SIF在单位量纲上保持一致，我们在文中提出了Radiance形式的NIRv，即NIRvR=NIR Radiance*NDVI，并指出NIRvR是在无stress胁迫，SIF的激发效率SIFyield相对稳定的条件下，利用光学遥感数据对SIF数据的一个良好的近似。目前NIRvR被多个用户发现能很好的近似GPP和用于农业产量估产。

最后，由于继承自SAIL模型的SCOPE模型更适用于农田、草地等一维连续植被，我们还基于光谱不变指数理论spectral invariant theory与随机辐射传输模型(SRTE)，发展了能适用于森林、灌木等三维植被结构的FluorRTER解析荧光模型。不过这个模型稍复杂，更适合于高级用户直接正向模拟荧光，不如前面基于经典公式fesc≈NIRv/FPAR的角度校正方法简洁。

关键词：

荧光、NIRv、逃逸概率fesc≈NIRv/FPAR、土壤、角度校正、方向性、植被三维结构

参考文献：

Y. Zeng, G. Badgley, B. Dechant, Y., M. Chen, J A Berry. A practical approach for estimating the escape ratio of near-infrared solar-induced chlorophyll fluorescence. Remote Sensing of Environment, 232 (2019): 111209.

Y. Zeng, G. Badgley, M. Chen, J. Li, L. Anderegg, A. Kornfeld, et al., A radiative transfer model for solar induced fluorescence using spectral invariants theory. Remote Sensing of Environment 240 (2020): 111678.

Badgley, G., Field, C. B., & Berry, J. A. (2017). Canopy near-infrared reflectance and terrestrial photosynthesis. Science Advances, 3(3), e1602244.

网页链接：

论文链接-1：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0034425719302226

论文链接-2：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S003442572030047X

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