郭超凡，段福洲，郭逍宇，* ，赵文吉，刘 克

(1．首都师范大学资源环境与旅游学院，北京 100048;2．北京市城市环境过程与数字模拟重点实验室-省部共建国家重点实验室培育基地，北京 100048;

3．三维信息获取与应用教育部重点实验室，北京 100048;

4．资源环境与地理信息系统北京市重点实验室，北京 100048;5．北京市地质研究所，北京 100120)

植物叶片的光合作用、呼吸、蒸散发和分解等生物过程与叶片的生化参量如叶片叶绿素、水分、氮和纤维素等含量具有密切的关系［1］，而植物受叶片内叶肉细胞、叶绿素、水分含量、氮素含量以及其他生理生化参量的影响表现出不同的反射光谱曲线［2-3］。大量文献成功借助于植物冠层或叶片光谱特征对植物生化参量进行实时监测和快速诊断，其结果对于理解大范围的生态系统功能特性具有重要的意义［4］。由于叶绿素含量的变化会引起光谱趋势改变的观点已得到普遍认同［5-6］，同时有文献证明叶片叶绿素含量与叶片氮含量具有正相关关系［7］，为基于叶片光谱特征的叶氮含量反演提供了科学依据。早期的叶片氮素遥感诊断研究多集中于借助指数模型判别氮素的敏感波段［8］及基于光谱数据的变换提高光谱吸收特征可辨性［9］。但指数模型在实际应用中容易受植物品种、生育期、生长环境的影响［8］，其反演精度存在不稳定性和普适性较差的问题。其次指数模型对于高光谱数据丰富的光谱信息而言极其有限，容易造成重要信息的丢失［10］。为克服指数模型的局限性，许多学者通过原始光谱变换和寻求各种统计方法构建基于光谱特征的植物氮素含量估算模型。……