近年来，我校地理科学学院孙仲秋教授、卢珊教授团队在多角度偏振光遥感定量分析植物生化特征参数方面展开了深入研究，系统性解析了遥感探测中多角度效应对植被生化特征参数的影响机制，为植被遥感领域的研究提供了重要的理论基础和方法支持，取得了一系列重要研究成果。
植被是地表资源的重要组成部分，其功能差异性反映了全球气候变化、区域生态系统功能以及原位植物生理过程的关键指标。获取、分析和评估植被生化参数成为地表气候与生态变化研究的核心问题之一。光学遥感技术通过植被反射的太阳辐射信息，实现了对叶片和冠层尺度生化参数的无损、连续和大范围估算与反演，在研究植被对气候变化和生态系统响应过程中发挥着至关重要的作用。然而，受传感器自身视场角的影响，即使在垂直方向探测，遥感影像的部分像元值也会反映植被冠层不同探测角度的反射强度信息，这种现象称为多角度探测效应。特别是当传感器的空间分辨率达到厘米级别甚至更高时，由于植物叶片随机分布的角度以及太阳入射角的变化，叶片表面的多角度强度反射信息会直接占据大部分像元。因此，多角度反射观测效应是客观存在的，但其对植被生化特征参数估算和反演过程的影响机制尚不明确。
图1. 植被的多角度遥感探测示意图
在植被多角度反射探测中，镜面反射是影响生化参数估算与反演的主要因素，也是产生偏振信息的根源。探究镜面反射效应对植被生化特征参数估算和反演的影响程度，以及如何缓解这一影响，逐渐成为高光谱植被遥感领域的研究热点。孙仲秋教授和卢珊教授团队通过广泛的植物物种叶片多角度反射测量光谱，评估了经典辐射传输模型PROSPECT反演生化参数的性能，发现通过对反射光谱进行导数、小波等变换可以有效缓解镜面反射效应，显著提高模型反演生化参数的精度（TGRS, 2024）。此外，团队提出了PROSPECULAR模型，成功实现了多角度反射光谱的模拟和叶片生化参数的反演，有效反演了叶片表面的粗糙度参数，为叶片特征参数与光谱反射响应之间的相互作用提供了新的认识（RSE, 2023）。通过挖掘植物反射的各向异性特征，开创了利用各向异性植被指数估算叶片叶绿素含量的新策略，极大地简化了测量过程（TGRS, 2023）。团队还发现了观测角度对生化参数估算精度的影响，并研发了角度抗性光谱指数及相应的通用波长选择方法，能够从多角度测量数据中快速、稳健地估算叶片的生化含量，并在高空间分辨率的高光谱影像上准确地绘制生化含量分布图，为植物生态遥感监测和评估提供了全新的途径（AFM, 2024）。
图2. 不同PROSPECT模型反演生化参数的精度在2π空间内的分布图
图3. PROSPECULAR模型和PROSPECT系列模型的光谱模拟和生化参数反演原理示意图
图4. Schefflera arboricola物种的高空间分辨率高光谱影像以及利用角度抗性光谱指数估算的叶绿素和类胡萝卜素含量分布图
上述研究结果利用的是植被的多角度反射强度信息，团队还探索了多角度偏振遥感在植被生化参数估算研究中的重要作用。偏振反射部分与叶片表面产生的镜面反射直接相关，可用于解释镜面反射；而非偏振反射部分则直接反映叶片内部的反射信息，有助于提升生化参数估算与反演的准确性。团队定量分析了偏振信息对植被生理特征参数估算的影响机制，发现基于非偏振反射可有效提升叶片生化参数的估算精度，特别是在角度响应明显的前向散射方向上（TGRS, 2022）。这突出了多角度偏振遥感在植被生化特征参数监测方面的潜力，并为推动机载或星载偏振探测器的研究提供了可靠的理论支持，从而准确解释与植被相关的区域生态系统与全球气候变化问题。
图5. 剥离偏振反射信息获取非偏振反射信息以估算植被生化特征参数示意图
近三年来，团队先后在《Remote Sensing of Environment》、《Agricultural Forest and Meteorology》和《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》等遥感领域国际知名期刊上发表系列有代表性的文章。相关研究成果得到了国家自然科学基金、中央高校基础研究基金和中央引导地方科技发展资金项目的支持。
相关论文清单：
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.