SIF,LAI,NDVI,NIRv,PRI
本來想嘗試寫博客的，試了博客園，只是界面還是過于復雜，一上手感覺是為了寫博客而寫博客。而我理想的博客只是記錄一下自己學習時遇到的問題，并不想接受過多外界信息。也有考慮就寫在Word里，保存在云空間，但是怕以后都積累在一篇word里，難以查找回顧。而至于搭建自己博客，對搭建和維護都不太了解，所以先暫時用B站記錄吧，或許暑假會學習弄一個最簡單的靜態(tài)博客。
雙碳的實現(xiàn)，在減排之外，目前最重要的手段就是提高植被的固碳能力，即凈初級生產(chǎn)力——NPP，一般也可以用總初級生產(chǎn)力——GPP表征。
通過對特定波段遙感數(shù)據(jù)計算，可以獲取植被覆蓋、植被生化性質(zhì)、植被結構等信息。
冠層結構：葉片數(shù)量及其分布情況
一，這些信息可以用作光合作用模型的動態(tài)輸入。
二，一些遙感植被參數(shù)，如日光誘導葉綠素熒光（sun-induced chlorophyll fluorescence,SIF），可直接對植被的光合作用進行直接監(jiān)測。
植被遙感手段
SIF: 日光誘導葉綠素熒光，是植物在太陽光照條件下,由光合中心發(fā)射出的光譜信號(650~800 nm),具有紅光(685 nm左右)和遠紅外(740 nm左右)兩個波峰,能直接反映植物實際光合作用的動態(tài)變化實現(xiàn)作物病害的遙感監(jiān)測。被認為是近年來遙感估算GPP研究領域最大的突破。SIF為自然條件下的光合作用研究提供了前所未有的機會。
植物葉綠體在進行光合作用時，所吸收的光能，有一部分會以熒光的形式散發(fā)出去。產(chǎn)生的熒光總量，是了解光合速率的直接數(shù)據(jù)。遙感SIF被視為近年來遙感估算碳吸收的最重要的突破，被迅速應用于大尺度植被光合作用計算。無論是單株植被冠層觀測，生態(tài)系統(tǒng)長時間連續(xù)觀測，還是全球衛(wèi)星遙感產(chǎn)品，SIF均顯示出與GPP良好的相關關系，且優(yōu)于其他植被指數(shù)。隨著無人機（SUV）發(fā)展，航空 SIF 成本會進一步降低，長時間航空 SIF 觀測成為可能。
為什么SIF是測量大尺度GPP的利器：
一，SIF信號直接產(chǎn)生于植被光合作用過程中，更為直接，與GPP之間的關系有著明確的植被生理學基礎。比如，對于常綠植被，植被指數(shù)在生長季和非生長季的區(qū)別很小，GPP則有著明顯的季節(jié)動態(tài)變化--在冬季常綠植被基本上不進行光合作用，而SIF依然保持與GPP一樣的季節(jié)變化趨勢。
二，SIF是有物理意義的能量值（mW/m2/nm/sr），這意味著SIF受到基本物理定律的限制，這保證了SIF觀測的統(tǒng)一性?？梢酝ㄟ^控制實驗等傳統(tǒng)方法對SIF開展研究。而植被指數(shù)往往是不同波段的經(jīng)驗組合，無法從物理角度對其進行解釋，且植被指數(shù)一般沒有單位，難以進行量綱分析。
三，不同于渦度相關系統(tǒng)，SIF是這一種光譜數(shù)據(jù)，與衛(wèi)星的光譜傳感器數(shù)據(jù)結合更容易。進而可以進行更大尺度的GPP觀測。
LAI：葉面積指數(shù)，葉片的疏密程度。是影響冠層吸收光合有效輻射能力的關鍵因子，某種程度上決定了冠層的光合作用能力，進而影響生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)。
站點尺度——葉面積指數(shù)儀測量；更大尺度——遙感反演獲取。
對常綠植被，LAI年際波動小，不能捕捉植被光和動態(tài)。是個結構量，難直接用于GPP計算。
NDVI：歸一化植被指數(shù)，利用植物在紅光波段強吸收，近紅外強反射。
葉綠素含量高，吸收更多紅光波段能量；
生物量更多，散射/反射更多紅外輻射。
NDVI通過差分突出植被信號，抑制土壤信號。
優(yōu)點：與葉片葉綠素含量之間存在良好相關關系，可用于植被密度參數(shù)估算（如LAI，植物吸收的光和有效輻射比例FPAR）
不足與解決方法：高植被覆蓋度下存在飽和問題——改進NDVI算法，增強植被指數(shù)EVI。? ?不能真實反映植被光和作用動態(tài)——Badgley提出的NIRv。
NIRv：陸地植被的近紅外反射率，
同樣存在高值區(qū)飽和問題，年際變化小，無法表示常綠植被光合特性
PRI：光化學反射植被指數(shù)（PRI）是一種窄波段植被指數(shù)，通過下面公式進行計算：圖1
光反應吸收的能量有三種可能的去向，包括光化學、熒光和熱耗散。熱耗散是通過葉黃素的狀態(tài)轉換實現(xiàn)的，葉黃素的變化會引起531nm和570nm處反射率的變化，所以PRI是熱耗散良好的指示因子。由于熒光在植被吸收能量分配中占比很小，所以光化學和熱耗散之間具有競爭關系，即PRI與光化學呈反比關系。因此PRI被廣泛應用于光合作用模型（如光能利用率LUE模型），并被證明與LUE的良好相關關系。然而，PRI與LUE的關系受到多種色素含量的影響，且其關系在生態(tài)系統(tǒng)尺度不穩(wěn)定，這些缺點限制了PRI的使用。
