葉綠素熒光反演方法調研

倪卓婭 陸其峰, 王志偉 王富

（1 中國遙感衛星輻射測量和定標重點開放實驗室，國家衛星氣象中心，北京 100081；2 中國氣象科學研究院，災害天氣國家重點實驗室，北京 100081）

0 引言

自1980年以來，植被葉綠素熒光一直是監測植物生理狀態變化的有效、無損和直接的方法。 葉綠素熒光在太陽光的照射下被光合組織激發，產生的光譜范圍為640～800 nm，其中2個峰值位于685 nm和740 nm。由于光合作用和葉綠素熒光之間存在直接和緊密的關系，可利用遙感技術對葉綠素熒光進行估測得到總初級生產力（GPP）。 因此，葉綠素熒光發射可以用作光合作用的指示劑。

日光誘導葉綠素熒光（SIF）提取方法主要是依據夫瑯禾費暗線或氧氣吸收帶中的熒光信號填充原理。在近地面，SIF提取方法分為主動和被動測量2種。為了將近地表SIF反演算法擴展到衛星平臺，需要準確的大氣校正信息以獲得熒光輻亮度。由于難以獲得準確的大氣參數，因此近地表SIF反演算法在衛星平臺上的適用性較差。自從制作第一張全球SIF圖以來，許多研究人員基于夫瑯禾費暗線或氧氣吸收帶中的熒光信號填充原理開發了適用于衛星數據的SIF反演方法，并成功地從GOSAT、GOME-2、OCO-2、SCIAMACHY和TanSat數據中提取了SIF。星載熒光提取方法包括物理方法和統計方法。為了更深入了解葉綠素熒光和擴展其應用，歐空局開展了熒光探索器項目（FLEX）。 FLEX任務將通過繪制植被熒光圖達到量化光合作用活動的目的，其攜帶熒光傳感器FLORIS將與Copernicus Sentinel-3衛星之一同步進入軌道，該衛星將于2022年發射。

近年來，已經發表了關于葉綠素熒光提取方法的文章。Maxwell等介紹了在野外和試驗室情況下葉綠素熒光提取的方法和應用。Meroni等總結了SIF提取的方法，包括基于輻亮度的方法和基于反射率的方法及其在不同尺度上的應用。 Cendrero-Mateo等總結了不同氮處理條件下冠層和葉片尺度上主動和被動葉綠素熒光的測量結果。Wang等介紹了葉綠素熒光測量系統的最新研究進展以及基于統計算法的冠層熒光提取方法。Frankerberg等發表了一篇綜述，全面介紹了葉綠素熒光的起源，及其在冠層尺度和全球尺度光合作用和葉綠素熒光的關系。有關研究總結了從葉片尺度到冠層尺度被動葉綠素熒光的測量設置及其方法 。Cendrero-Mateo等撰寫了有關近地面葉綠素熒光提取方法的介紹和評估的綜述。Gu等從光反應的角度介紹了葉綠素熒光及其與光合作用之間的關系。

國內許多專家學者也開展了葉綠素熒光遙感的研究，如中國科學院遙感所劉良云團隊開展了碳衛星的葉綠素熒光提取和冠層熒光的提取方法的相關研究，北京師范大學劉志剛團隊開展的冠層熒光研究及其自動化監測系統的開發，南京大學張用光團隊開展了葉綠素熒光與GPP的相關研究等。

國內外專家的研究成果從不同的角度介紹了葉綠素熒光的產生、反演和應用。在已有的研究基礎上，本報告將從近地面到全球尺度全面介紹葉綠素熒光提取方法，并總結現有的葉綠素熒光提取方法。具體而言，本報告首先介紹了近地面的葉綠素熒光測量，其次詳細介紹了從衛星數據中提取葉綠素熒光的算法，最后總結了當前研究中存在的問題。

1 葉綠素熒光的產生及其光譜

葉綠素熒光是葉綠體受太陽光激發產生的。葉綠素是光合作用過程中必需的色素。 葉綠素熒光、光耗散和光合作用是消耗葉片吸收能量的重要途徑，即葉綠素熒光與光合作用有直接關系。

植被主要吸收可見光波段的能量。當植被吸收紅光時，葉綠素分子被激發到第一個單線態；當植被吸收藍光時，葉綠素分子被激發到第二個單線態（圖1）。葉綠素分子處于不穩定狀態，需要釋放能量以返回穩定狀態。散熱是能耗的關鍵方式，當葉綠素分子處于第一單重態時，除了散熱之外，光合作用和葉綠素熒光是耗散能量的重要方法。從第一個單峰態到基態單峰態，葉綠素分子通過發出較長波長的葉綠素熒光以消耗能量。

圖1 葉綠素熒光的產生Fig.1 Production of chlorophyll fluorescence

葉綠素熒光光譜范圍為640～850 nm，并有2個峰（690 nm和740 nm）。通過將植被反射光譜（表觀反射率）與由FluorMOD模擬的經過熒光過濾的植被反射光譜（實際反射率）進行比較，可以在690 nm和740 nm處發現2個凸峰（圖2）。

圖2 模擬的葉綠素熒光波譜（來自FluorMOD模型）Fig.2 Simulated chlorophyll fluorescence spectrum (fromFluormod model)

2 近地面的葉綠素熒光提取方法介紹

2.1 主動葉綠素熒光探測

主動葉綠素熒光探測方法利用葉綠素熒光動力學來測量相關參數，包括調制方法（脈沖調制葉綠素熒光計）和非調制方法（非調制熒光計）。調制和非調制葉綠素熒光計是根據Kautsky效應設計的[53, 61-63]。

調制熒光計使用調制測量光，可以在任何階段使用。當來自調制熒光計的測量光具有與熒光相同的頻率時，可以記錄不同生理狀態（包括強光）下的熒光值，因此可在野外試驗中使用調制熒光計。Schreiber設計和制造了世界上第一臺脈沖調制熒光計（PAM），通過PAM測得的葉綠素熒光誘導動力學參數可以反映植被的變化，通常用于檢測植被的生理狀態。此外，葉綠素熒光參數通常與其他相關的植被生理參數（氣孔導度，葉水勢等）結合起來，以分析植被脅迫。

非調制熒光計利用快速數據采集系統來記錄Kaunsty效應或快速葉綠素熒光誘導，例如Pochet植物效率分析儀（PEA），手持式PEA和多功能PEA。

可以使用2種不同的測量方法來獲得葉綠素熒光動力學參數。非調制熒光計結構簡單，易于操作，在整個測量過程中使用連續光。相比之下，調制熒光計具有調制光源，可在每種生理狀態下獲得葉綠素熒光測量值。實際上，調制熒光計通常用于檢測植被壓力[66, 68]。

2.2 被動熒光測量

被動葉綠素熒光測量使用夫瑯禾費暗線或氧氣吸收帶中的葉綠素熒光填充來提取熒光信息。在冠層尺度提取的SIF并未考慮表面植被和傳感器之間的大氣影響，提取算法只需要2個通道的太陽輻照度和地表輻亮度2個參數。根據已有文獻，近地面的被動葉綠素熒光的提取方法分為基于反射率的方法和基于輻亮度的方法。基于輻亮度的方法包括夫瑯禾費暗線深度法（FLD）和一系列在FLD方法上改進的方法，以及波譜擬合方法（SFM）。基于反射率的方法主要使用650～800 nm范圍內的多個光譜通道建立指數，以定性地反應熒光信息。基于夫瑯禾費暗線填充原理的基于輻亮度的熒光提取方法獲得的熒光值具有物理意義，而基于反射率的提取方法只能得到熒光的相對值，沒有物理意義。

FLEX的任務是準確重建整個熒光光譜。在波譜擬合方法的基礎上，目前已有幾種全光譜光譜擬合方法，可從冠層測量數據重建葉綠素熒光光譜，例如熒光光譜擬合方法（FSR），全光譜光譜擬合方法（F-SFM），波譜擬合方法（SpecFit）和改進版熒光光譜擬合方法（aFSR）。

2.2.1 FLD方法

Plascyk和Plascyk等提出了FLD算法。所有的輻亮度方法均是在FLD算法的基礎上發展的。FLD算法利用位于夫瑯禾費暗線內部和外部的入射太陽輻照度和目標輻亮度估算熒光對夫朗合費井的填充程度（圖3）。在算法中，需要知道吸收線內部（

λ

，O-B 687 nm和O-A760 nm）的入射太陽輻照度和目標輻亮度，吸收暗線附近波段（

λ

，686 nm和758 nm）的入射太陽輻照度和目標輻亮度：

假設反射率

r

和熒光

F

不變，圖3a為入射的太陽輻照度波譜；圖3b為上行通量：植被目標觀測到的總的輻亮度（藍色）由熒光輻亮度（紅色）和植被反射的輻亮度（綠色）組成。藍色曲線A）和B）是測量參數。

圖3 FLD算法Fig.3 FLD algorithm

假設吸收暗線內波段和吸收暗線外波段足夠接近，則吸收暗線內外的反射率和熒光保持不變：

FLD算法比較簡單，僅需要知道2個通道的入射太陽輻照度和目標輻亮度。實際上，盡管這2個通道足夠接近，但是反射率

r

和熒光

F

在這兩個通道上不會保持不變。FLD算法的前提條件是

r

和

F

在吸收暗線內外兩個通道上保持不變。許多作者針對這個假設前提提出了質疑。在此基礎上，發展了許多改進的算法，如3FLD、cFLD、iFLD、eFLD和SFM。

2.2.2 波譜擬合方法SFM

冠層輻射度可以表示為熒光貢獻（

SIF

）和反射率輻射度的組合：

在選定的感興趣譜帶中，例如氧氣吸收譜帶或夫瑯禾費暗線，使用最小二乘擬合技術估算熒光和反射率（假設反射率和熒光是波長的函數），數學方程式表示為公式（4），變量定義見表1。

表1 公式1～8中的參數含義Table1 The meaning of parameters in 1-8

與其他方法相比，SFM方法利用更多的波段和連續的波譜來提高信噪比，并用于從FLEX的模擬數據和FLEX/FLORIS的模擬數據中提取葉綠素熒光。波譜擬合方法也可用于重建完整的葉綠素熒光波譜。Cogliati等提出了SpecFit方法來獲得完整的SIF譜，他選擇了Gaussian、 Lorentzian和Voigt函數的不同組合來模擬葉綠素熒光的發射峰，并通過使用3次樣條擬合法獲得葉綠素熒光波譜。

2.2.3 熒光波譜重建方法（FSR）和改進版熒光波譜重建方法（aFSR）

對于公式（3），Zhao等認為在吸收線處反射率和熒光可以表示為泰勒多項式：

結合公式（3）和（5），冠層輻亮度可以表示為：

公式（6）中有6個未知參數。第一步，通過在5個吸收線（Hα 656 nm，O-B 687 nm，HO 719 nm，O-A 761 nm，HO 823 nm）處采樣，確定未知參數，然后獲得吸收線處的熒光輻射。第二步，對SCOPE模型模擬的熒光輻亮度數據通過奇異值分解（SVD）生成完整的熒光波譜的主成分變量，完整的葉綠素熒光波譜可表示為：

公式（7）有3個未知數，

c

、

c

和

c

是基礎主成分的系數，需要通過最優化方法確定。

波譜重建方法（FSR）僅使用熒光波譜的5個吸收帶上的信息。基于這個想法，Zhao等提出了一種使用SIF頻譜的全部信息的aFSR（改進版FSR）方法，上行的輻射度表示如下：

公式（8）中的參數介紹可見表1，通過在640～850 nm計算實測的上行輻亮度和建模的上行輻亮度的殘差來確定系數，最終獲得熒光的全波普數據。

Liu等提出的F-SFM熒光提取算法與aFSR算法思想類似，不同的是，在F-SFM算法中，反射率表達式用一次線性多項式，熒光波譜的基礎分量通過主成分分析獲得。

3 星載葉綠素熒光提取算法介紹

與反射信號相比，葉綠素熒光的信號較弱，因此很難從衛星影像中檢測出葉綠素熒光，熒光信號約為近紅外光譜區域中反射輻射的2%～5%。685 nm處的穩態熒光約為1.5～3.4 mW·m·sr·nm，而740 nm處的穩態熒光約為2.4～5.4 mW·m·sr·nm。如何從反射信號中提取熒光信號是一個重要的問題。在過去的幾年中，已經提出了許多方法來從傳感器接收的輻射中提取熒光。簡而言之，這些方法主要歸為2類，一類主要使用物理方法，另一類利用統計方法。

基于物理模型的熒光提取算法是使用輻射傳輸理論在可見-近紅外區域發展的。假設表面反射率和熒光都遵循朗伯定律，并且表面均勻。在這些假設下，可以簡化輻射透射方程并將其在熒光提取窗口擬合以獲得熒光輻射度。此外，差分光吸收光譜法（DOAS）也可用于提取葉綠素熒光。基于物理模型的熒光反演算法具有清晰的物理意義和簡單的反演過程。不足之處是夫瑯禾費暗線處大氣影響對算法精度的影響需進一步研究。

統計算法使用統計方法，例如主成分分析（PCA）或奇異值分解（SVD）估測大氣影響，并在感興趣的光譜區域擬合求解出熒光輻射度。這類算法主要使用中等光譜分辨率的衛星數據，選擇氧氣吸收帶或Fraunhofer線作為提取窗口。寬的窗口可以提高信噪比，并降低算法對傳感器噪聲的敏感性。在氧氣吸收帶，使用統計模型估算主要的大氣影響，包括大氣散射和氧氣吸收，通過統計模型以避免計算相關的大氣參數。目前的算法中，大多數算法使用O-A波段估計近紅外熒光輻亮度，而部分算法使用O-B波段估計紅色熒光。

3.1 星載葉綠素熒光的提取原理

光由太陽發出經過大氣在地表反射后又經過大氣作用入射到傳感器上，整個輻射傳輸過程可以用圖4表示。

圖4 輻射傳輸過程Fig.4Radiationtransferprocess

如圖所示，傳感器入射能量分為3部分：①太陽輻射能量直接由大氣反射到傳感器的能量，即大氣程輻射；②太陽輻射能量經大氣作用后照射到目標并反射回傳感器的能量，其中2a代表太陽輻射直接入射到目標，2b代表太陽輻射被大氣散射后入射到目標上；③太陽輻射照射經大氣散射后照射到相鄰地物；④目標發射的熒光經由大氣到達傳感器。假設地表均一，且地表反射符合蘭伯特定律，則相應的數學表達式為：

第一項是大氣對衛星輻亮度的貢獻，第二項是地表反射的輻亮度，最后一項是葉綠素熒光信號對衛星輻亮度的貢獻。在公式（9）中，

ρ

為半球反照率，

E

指大氣層頂處的太陽輻照度，

θ

代表太陽高度角，

R

為地表反射率，

SIF

為冠層熒光輻亮度，

ρ

為從大氣到地表的半球反照率。

τ

為透過率，第一個下標指入射輻亮度，第二下標為散射輻亮度。

τ

+

τ

為總的入射透過率（包括直射和散射部分）；

τ

+

τ

為從地表到大氣層頂的透過率。

τ

：入射和散射輻亮度均為直射輻亮度。

τ

：入射輻亮度為直射輻亮度，散射輻亮度為半球散射輻亮度。

τ

：入射輻亮度為散射天空輻亮度，散射輻亮度為直射輻亮度（在觀測方向）。

τ

：入射輻亮度為直射輻亮度，散射輻亮度為直射輻亮度（在觀測方向）。

3.2 基于物理模型的熒光提取算法

3.2.1 FLD-like算法

FLD算法在設計時并未考慮到大氣的影響，僅適用于冠層尺度的熒光提取。一些研究把3FLD和大氣參數結合起來得到了星載熒光的提取算法。在航空或航天尺度上，熒光信號作為傳感器接收的地表反射能量的一個附加項。如果熒光發射和地表反射率均符合蘭伯特余弦定律，則傳感器接收的輻亮度（atsensor radiance）可表示為：

其中，

i

表示氧A吸收帶內（760 nm），

o

表示氧A吸收帶外部（753 nm），

L

表示衛星上接收到的輻亮度，

L

指路徑輻射，

E

指輻照度，包括到達地表的直射和散射通量，

S

指地表發射率，

ρ

指半球反照率，

τ

↑指上行透過率，

SIF

指地表的熒光輻亮度。選擇氧氣吸收帶作為提取窗口，選擇2個波段，一個位于氧氣吸收帶內（

i

：760 nm），另一位位于氧氣吸收帶外（

o

：753 nm），則兩個波段處的輻亮度可以表示為：

兩式聯立，可得到SIF的表達式：

A

指O-A吸收帶內反射率

ρ

與吸收帶外反射率

ρ

的比值，一般通過反射率波譜中氧氣吸收帶左右兩側的波段內插得到。

B

指O-A吸收帶內外的熒光輻亮度比值，Alonso等和Rascher等把

B

固定為0.8。

在這類方法中，在O-A吸收帶附近的熒光和反射率變化均被假設為線性變化，并沒有考慮在熒光和反射率波譜的形狀變化。此類方法在使用時，一般和MODTRAN結合，利用MODTRAN 計算出所需要的大氣參數，把大氣參數代入此方法中求解熒光輻亮度。此類方法計算的熒光具有明確的物理意義，熒光單位與輻亮度單位相同，但是由于必須要輸入大氣參數，而大氣參數通常是較難得到的，MODTRAN模擬的大氣參數跟實際的大氣狀況還是有一定誤差，因此得到的熒光輻亮度有一定的誤差，而且誤差的來源較難分析。

3.2.2 差分吸收波譜方法DOAS

差分光學吸收光譜技術（Differential Optical Absorption Spectroscopy, DOAS）常用于提取大氣中的痕量氣體，主要應用于紫外、可見光和近紅外波段。DOAS的理論基礎是Lamber-Beer定律，以大氣中的痕量氣體對紫外和可見光波段的特征吸收為基礎，通過對特征波段的識別，達到鑒定痕量氣體的濃度和類型的目的。除了痕量氣體的吸收作用外，大氣中的粒子的散射作用也有一定的影響。其中，痕量氣體隨波段變化的吸收速率不一致，隨波長變化快的部分稱為快變部分

σ

(

λ

)，隨波長慢變化的部分稱為慢變部分

σ

’(

λ

)。慢變部分主要是痕量氣體吸收截面、散射等消光過程引起，常歸于散射項。把葉綠素熒光當做一種痕量氣體，引入差分概念，整理得到：

熒光參考波譜

σ

(

λ

)表示DOAS算法中的氣體橫截面積，熒光項的擬合系數

S

表示氣體的柱密度，通過在一定的波譜窗口中擬合求解熒光項系數，達到求解星載熒光輻亮度的目的。在公式（15）中存在多個未知項，選擇合適的波譜窗口可以減少要考慮的吸收氣體數量。在熒光波譜范圍內，主要要考慮的氣體吸收是氧氣O-A和水汽，Khosravi在其論文中選擇了660～683 nm和745～758 nm兩個窗口，這兩個窗口離氧氣吸收帶較近，且無明顯氧氣和水汽吸收作用，僅受夫瑯禾費暗線影響，簡化了DOAS算法，此時，DOAS算法表示為：

在公式（16）中，

L

(

λ

,

θ

)和

E

(

λ

,

θ

)已知,

σ

(

λ

)可以用冠層熒光波譜表示，

m

一般取值為3，在所選擇波譜窗口中使用最小二乘法擬合，得到

S

和

α

，最終的星載熒光輻亮度為

σ

(

λ

)

S

。

3.2.3 夫瑯禾費暗線深度法

夫瑯禾費暗線僅受到熒光的影響，因此在夫瑯禾費暗線處可以無偏差計算熒光。Frankerberg等在氧氣吸收帶附近的夫瑯禾費暗線處把夫瑯禾費暗線的深度簡單的表示為：

是無單位的，則可以通過計算近似得到熒光輻亮度：

3.2.4 簡化的輻射傳輸方法

公式（9）給出了星上輻亮度的表達式。在某些特殊的窗口，如KI吸收線何866 nm CaII的吸收暗線，以及一些非常窄的波段，如太陽夫朗合費暗線，大氣散射和吸收可以忽略（

ρ

=0,

ρ

=0,

τ

+

τ

=1,

τ

+

τ

=1），則星上的輻亮度可以表示為：

這里*表示與衛星的傳感器相應函數做卷積。

假設在感興趣波段范圍內的大氣吸收和散射為常數，則上式可表達為：

在公式（20）與（21）中，可以注意到

K

或者

K′

對

SIF

沒有什么決定意義。忽略大氣散射和吸收會對

SIF

造成一個小的比例因子（當

R

=0.3時，誤差接近于0.6%），因此假設≈1，在公式（20）與（21）中，只有

K

或者

K

′和

F

為未知數，(

L

)指傳感器接收到的輻亮度，

E

為太陽輻照度，在感興趣區域使用最小二乘法擬合求解

F

熒光輻亮度。

在當前的文獻中，GOSAT數據的K I吸收線，具有超精細的波普分辨率，常被用做熒光的反演窗口。為了提高信噪比，選擇的反演窗口需要擴大，如包括K I吸收線的769.9～770.25 nm 和758.45～758.85 nm窗口，包括CaII吸收線的863.5～868.8 nm窗口。K?hler等對于GOSAT 數據發展了輻射傳輸反演的熒光提取算法GARLiC，反演窗口為769.9～770.25 nm，在此窗口，晴朗天空的上行透過率可認為是1，則，公式（9）可簡化為：

在公式（22）中，太陽輻照度波譜可以使用衛星的測量值或者是Chance和Kurucz （2010） 的標準模擬波譜，地表反射率

R

被表示為波長的三次多項式，透過率則使用幾個主成分表示。最終公式（22）可以表示為：在公式（23）中，未知數有3個，分別為

α

、

α

和

F

，

α

和

α

是描述大氣散射和反射率的參數，最終需要使用最小二乘法擬合得到

SIF

。

基于物理模型的熒光提取算法比較常用于熒光提取。這類算法具有清晰的物理意義，且是基于不同的反演思路發展的。在這類算法中，一般選擇受大氣影響很小的波段作為反演窗口，大氣的影響通常被簡化處理，在今后的研究中，還需要更多關注這類算法中對大氣影響的處理。

3.3 基于統計模型的熒光提取算法

3.3.1 奇異向量分解法

Guanter等利用奇異向量的概念，把衛星觀測輻亮度表示為無熒光的非植被輻亮度與熒光貢獻之和，且把此方法應用于GOSAT FTS數據，分別在以750 nm和770 nm為中心的2個小擬合窗口進行非線性擬合得到熒光輻亮度。其中，無熒光的非植被輻亮度由幾個奇異向量線性組合。

利用奇異值分解的方法，包含熒光的輻射傳輸方程可以表示為：

Guanter等改進Guanter等的方法，擴展了方法的應用范圍，使其覆蓋717～780 nm范圍。在717～780 nm范圍內，由于受葉面積指數和葉綠素吸收的影響，植被光譜的結構會發生較大變化。因此在此方法中，前2個主成分為低頻信息，構成了無熒光參考體的主要信息，第3項為高頻信息，把光譜結構變化信息考慮進去，最終前向模型可以表示為：

其中，

n

為代表高頻信息的奇異向量個數，

n

為代表低頻信息的奇異向量個數，

α

、

b

和

c

分別為

n

、

n

和

n

維中的系數，

λ

為輸入的波譜范圍（

n

），

ν

為

n

×

n

維的奇異向量。此外，劉良云等成功使用SVD方法從TanSat衛星數據中提取葉綠素熒光。

3.3.2 主成分分析法

Joiner等把波譜特征分為3個成分：大氣吸收（

T

和

T

））、地表反射率（

R

）和熒光輻亮度（

SIF

）影響，通過解算大氣影響提取熒光。假設地表反射率和熒光符合蘭伯特定律，假設大氣的散射影響比較小，則

ρ

?0，

R

·

ρ

?1，則反射率可表示為：

此時，

T

和

T

和

SIF

為未知參數，目標參數為

SIF

。為了消除未知參數，引入了

T

(

λ

)，表示太陽與傳感器間雙向（太陽—地表—傳感器）大氣透過率，定義為

T

(

λ

)=

T

T

，

T

代表太陽與傳感器間雙向（太陽—地表—傳感器）大氣透過率，根據它們之間的數學關系，可得到上行透過率的表達式，其中太陽高度角為

θ

，同時觀測天頂角為

θ

：

經過以上幾步的簡化，則地表反射率可表示為：

此方法只對單頻輻射有效，且在算法中

ρ

、

ρ

、

T

和

T

僅考慮大氣的散射，忽略大氣分子吸收。在此方程中，僅有

R

、

T

和

SIF

3個未知數，假設他們在研究的波譜范圍內均有相應的波譜函數，

SIF

是波長的高斯函數（波譜中心位于736.8 nm，方差為21.2 nm）。在我們的研究范圍，反射率

R

被假定為波長的線性函數。從已有的研究結果中可知，描述熒光波形的函數的誤差對熒光峰值的估測影響較小。透過率

T

(

λ

)則用幾個主成分的線性關系來表示。把未知參數表示為波長的函數后，在所選擇的波譜窗口內，使用最小二乘法擬合得到所需要求的SIF。需要注意所選擇的擬合窗口盡量在一個較小的波譜范圍內。

主成分分析的提取算法中考慮到了大氣的影響，且從GOME-1和SCIAMACHY衛星數據中成功提取了熒光輻亮度。

4 當前的問題和討論

葉綠素熒光遙感從葉片尺度到衛星尺度上取得了較大的進展，已廣泛用于與植被生理狀態的相關性研究。葉綠素熒光探測在葉尺度和冠層尺度上都取得了良好的結果，還被有效地用于監測植物的水分脅迫，臭氧脅迫，氮脅迫，害蟲脅迫，GPP，熱脅迫和農作物生產力。盡管研究人員設計了許多實驗來闡明葉綠素熒光與植被脅迫之間的關系，但這種關系的內在機制尚待探索。對于從衛星數據反演葉綠素熒光，大氣影響不可忽略，并使反演變得更加復雜。總結其中存在的問題，主要分為以下幾點：

4.1 大氣影響的處理

傳感器接收的輻射受大氣條件，太陽/傳感器的方位角信息等影響。在我們感興趣的波段（600～800 nm）中，主要吸收是氧氣（O）和水蒸氣（HO）。關于大氣影響，散射是熒光反演方法中應考慮的主要因素。在夫瑯禾費暗線線中，熒光能夠填充夫瑯禾費暗線，散射也會對夫瑯禾費暗線有填充作用。目前已經許多關于散射對熒光提取影響的研究，并且認為星載熒光提取時應考慮拉曼散射的影響。

在熒光提取方法中，主要是使用2個反演窗口，分別是氧氣吸收帶和Fraunhofer線。在氧氣吸收帶中，拉曼散射、地表壓強和反照率等可能會在算法中產生誤差。

SIF

反演方法通常利用統計技術來計算

SIF

反演過程中的大氣影響，例如PCA和SVD。選擇一些無植被的區域，如沙漠、格陵蘭和南極洲等無熒光區域用于訓練數據，以估計大氣效應的影響。訓練數據的類型和數量必須盡可能具有代表性，通過訓練得到許多無熒光數據集，使估算出的大氣條件更加可靠。正確選擇無熒光區域至關重要。

在Fraunhofer線中，假定大氣影響很小，可以忽略不計。基于此假設，開發了一系列基于Fraunhofer暗線中的熒光反演方法。但是直到現在，尚不清楚Fraunhofer暗線中大氣效應的忽略如何對SIF產生影響。與接收到的輻射相反，熒光輻射相對較弱（強度大約為1%～3%）。大氣效應處理不當會影響熒光的反演結果。

4.2 零值偏移校正

非植被區域的熒光為零。實際上，由于旋轉拉曼散射和各種反演方法的缺點，非植被區域（例如撒哈拉沙漠）的熒光值并非為零。這些熒光值被認為是熒光偏差。所有反演方法都應消除熒光偏差以獲得可靠的值。 Frankerberg等發現在TANSO-FTS波段1中存在非線性問題，并提出了一種經驗方法，通過將熒光偏移表示為南極洲區域平均輻射的函數來校正所產生的熒光。基于這個思路，Guanter等，Joiner等和K?hler等增加了無植被地物作為參考光譜，并采用了嚴格的標準來選擇參考光譜，例如熒光值范圍、平均輻射度和太陽天頂輻射度。這些參數的閾值沒有通用標準，由研究人員根據傳感器的特征確定。這些熒光偏移校正方法選擇無植被區域作為目標，并建立熒光偏移與平均輻射度之間的關系，并且認為平均輻射度與無植被區域相同的植被區域具有相同的熒光偏移。Joiner等認為以前的熒光偏移校正方法沒有考慮暗電流、雜散光和非線性響應的影響，在此基礎上開發了一種經驗校正方案來減肖零值偏移。形成零值偏移的原因很復雜并有待將來研究，且尚未開發出新的零級偏移校正方法。

4.3 缺乏地表數據來驗證星載葉綠素熒光產品

星載葉綠素熒光產品的驗證是當前研究中的一個問題。最常用的方法是通過其他熒光產品進行交叉驗證的，例如OCO-2 SIF，GOSAT SIF，GOME-2 SIF和SCIAMACHY SIF或NDVI數據。地表測量數據的缺乏會影響到熒光產品精度的提高，這可能會限制其未來的應用。葉綠素熒光被認為是檢測植被狀況的有效探針，與光合作用密切相關，因此可用于推導GPP。太陽衛星觀測幾何的變化影響熒光觀測的不確定性，將會影響GPP估算。在地面附近進行的熒光測量數量很少，并且測量范圍有限。因此，難以使用地面數據來驗證SIF衛星數據。為了驗證SIF衛星數據，必須擴展地表葉綠素熒光觀測網絡。

5 氣象衛星在葉綠素熒光遙感中的潛在優勢

極軌氣象衛星FY-3D上搭載的高光譜溫室氣體監測儀（Greenhouse gases Absorption Spectrometer，GAS）探測目標是測量全球大氣溫室氣體（CO、CH、CO等）的濃度在三維空間的分布，其可見光通道范圍為0.75～0.77 μm，光譜分辨率為0.6 cm，信噪比＞300。可見光通道覆蓋葉綠素熒光的一個峰值。Zhang等總結了具有SIF探測能力的星載傳感器的主要指標（表2），均覆蓋了葉綠素熒光波譜的氧氣吸收帶特征，具有較高的光譜分辨率和較高的信噪比，主要分為以GOAST、OCO-2和TANSAT為代表的超精細光譜分辨率傳感器和以GOME-2、SCIAMACHY和TROPOMI為代表的高光譜分辨率傳感器。GAS傳感器的高光譜分辨率和高信噪比為葉綠素熒光的提取提供了可能。FY-3 03批仍將搭載GAS傳感器，利用GAS可見光波段數據反演葉綠素熒光，為植被生態遙感的監測提供一種新的數據源，同時擴展了氣象衛星在生態遙感中的應用。縱觀可用于熒光反演的在軌和即將發射的衛星，高光譜分辨率和高空間分辨率將是星載傳感器反演葉綠素熒光的必要性能指標。

表2 具有SIF探測能力的星載傳感器的主要性能指標，包括已經在軌運行的和已列入發射日程的衛星[89]Table1 The main performance indicators of satellite-borne sensors with SIF detection capability, including satellitesalready in orbit and those scheduled for launch[89]

6 結論與建議

基于目前提出的熒光反演方法和當前存在的問題，下面對葉綠素熒光的反演提供部分建議。

6.1 研究大氣對熒光提取的影響

近地面不用考慮大氣的影響，機載/星載數據的SIF反演仍然面臨挑戰。因此，在這些情況下提取SIF需要校正大氣影響。近年來，研究人員已經成功地從衛星數據（如SCIMACHY、GOSAT、GOME-2、OCO-2、TROPOMI和TanSat）中反演了SIF，利用反演窗口的特征，可以忽略大氣影響或通過統計方法計算大氣影響。盡管在熒光反演方法中經常考慮大氣效應，例如氣溶膠散射和地表壓強等，但其他因素仍需要進一步分析，包括旋轉拉曼散射（RRS）和雜散光。這些大氣效應導致的填充效果不如氧氣吸收帶或Fraunhofer譜線中的熒光填充明顯，但它們仍會引起熒光反演誤差。

考慮到微弱的熒光信號，應充分深入地研究大氣影響。近年來，越來越多的人開始關注大氣對SIF估測的影響。Daumard等認為，空氣柱的透射率、路徑輻射和鄰近效應是影響氧氣吸收帶深度的3個主要因素，并使用MODTRAN 4來計算大氣和環境參數，然后校正測得的地表輻射度以獲得與地表SIF有關的氧氣吸收譜段信息。Sabater等通過使用MODTRAN的模擬數據分析了大氣影響如何影響近距離（塔吊）反演的熒光，并通過將透過率函數引入FLD或SFM中來提供一種嚴格校正方法，以改善SIF反演精度。Liu等還使用MODTRAN估算了向上和向下的大氣透射率，以獲得冠層的下層輻照度和上層輻照度，然后通過3FLD方法估測SIF。Celesti等和Verhoef等使用輻射傳輸模型反演方法來估計SIF。此外，FLEX報告中指出，必須進行大氣校正以減弱SIF反演中的誤差傳播。在未來的研究中，熒光反演算法將在嚴格的大氣校正基礎上發展。

6.2 建立葉綠素熒光驗證網絡

近地面的熒光反演方法已成功應用于眾多研究中。沒有大氣的影響，近地面反演的熒光值可以認為是“真”值，用于葉綠素熒光的驗證。因此，使用標準光譜測量和熒光檢索技術，構建了地面熒光測量網絡，獲得“真實”熒光值。隨著更多的熒光衛星數據和產品的出現，迫切需要驗證熒光衛星數據，以提高熒光衛星的檢索方法和準確性。

葉綠素熒光隨植被生化參數和冠層結構的變化而變化。因此，在不同的環境條件下，它對植被的反應也不同。覆蓋大量被測樣品的熒光驗證網絡將確保SIF數據的整體有效性。在FLEX熒光項目中，提出了“自下而上”的驗證方案來驗證FLEX熒光產品，該產品從基于塔吊的冠層熒光測量開始到景觀水平，包括不同的植被類型和非植被表面，且考慮幾個主要因素，例如測量的地點，植被類型、結構、物候和光合有效輻射（PAR）的范圍等。此外，基于現有的數據站點，例如FLUXNET，可以進行熒光測量的部署[141-142]。