干旱胁迫下植物水分利用高光谱响应机制及反演研究
批准号:
41901368
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
28.0 万元
负责人:
靳佳
依托单位:
学科分类:
D0113.遥感科学
结题年份:
2022
批准年份:
2019
项目状态:
已结题
项目参与者:
--
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中文摘要
植物水分利用是植物调节水分损耗、适应干旱胁迫的重要生理过程。快速准确地把握植物水分利用,是研究和理解全球升温导致的频发干旱对生态系统稳定性威胁的重要手段。植物水通量作为指征植物水分利用及其对干旱的生理响应机制的关键参数被广泛应用,但传统获取方法耗时耗力,且目前流行的基于多光谱遥感的蒸散模型则面对诸多不确定性,无法快速精确追踪植物水通量。而高光谱中包含的丰富信息为直接追踪植物水通量提供了可能。本项目将基于野外同步观测试验、控制实验和辐射传导模型理论分析,揭示植物高光谱反射信息对植物水通量的响应机制;结合实测数据和SCOPE模型,探讨利用高光谱快速准确反演植物水通量的新方法,力求建立高光谱技术研究植物水分利用变化规律的新途径,为干旱胁迫下森林生态系统水分利用状态快速诊断、生态系统脆弱性监测及适应性管理提供实时科学依据。
英文摘要
Increasing drought frequency and duration as well as increasing severity associating with global warming have laid great threatens on various forest ecosystems. Plant water flux is an important indicator for plant water usage reflecting the ability of plants to adjust water consumption under drought stress. A clear understanding of it is thus an essential way to improve our knowledge of plant water use under various drought stress conditions. However, traditional measurements of the indicator are generally time consuming and expensive, while current prevalent multispectral remote sensing based models are facing a number of uncertainties and yet to trace plant water use promptly. Alternatively, plenty information contained in hyperspectral remote sensing data provides a possibility to trace the indictor directly. This proposal thus targets for: 1) revealing the underlying physiological mechanisms of hyperspectra with respect to plant water flux through synchronous field monitoring and control experiments, as well as theoretical analysis using SCOPE model; and 2) exploring a new approach to trace plant water flux via hyperspectral remote sensing, including both empirical spectral index (SI) and radiation transfer model (RTM) methods. The results obtained from this study will thus lay a basis for tracing plant water use under drought stress using hyperspectral information, and will provide a practical approach for ecosystem vulnerability assessment and adaption as well.
快速准确地把握植物水通量动态,不仅是认识生态系统生理状态、评价生态系统稳定性的重要手段,而且是理解生态系统蒸散发及地表能量平衡的重要基础。但植物水通量传统实测方法不便于大范围实施,且目前流行的基于多光谱遥感的蒸散模型需要较多辅助输入数据,存在诸多不确定性。.本项目鉴于高光谱与植物水通量间的相关性,探讨利用高光谱遥感直接追踪植物水通量的可能。项目通过开展植物水通量和高光谱反射信息同步观测,旨在从高光谱丰富信息中挖掘植物水通量敏感波段,探讨利用高光谱快速反演植物水通量的新方法,为植被水分利用状态快速诊断、生态安全监测提供支持。.通过三年的研究,本项目(1)基于控制实验及野外同步监测实验,积累了叶片、冠层尺度植被生理生化参数及高光谱反射信息同步数据集,掌握了植被水通量等生理生化参数、高光谱反射信息及环境参数同步变化特征;(2)基于获取的数据,结合相关分析和模型敏感性分析方法,揭示了高光谱反射信息对植物水通量的生理响应机制,发现在400-800 nm波段范围内反射率对气孔导数模型参数的敏感性最高可达7.10%;(3)结合SCOPE机理模型敏感性分析结果和光谱指数方法,开发了具有生理物理基础的植物水通量高光谱估算指数D(520,590),建立了反演植物水通量的高光谱遥感方法。
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DOI:--
发表时间:2020
期刊:三峡生态环境监测
影响因子:--
作者:徐宇凌;靳佳;王权
通讯作者:王权
Genetic Algorithm Captured the Informative Bands for Partial Least Squares Regression Better on Retrieving Leaf Nitrogen from Hyperspectral Reflectance
遗传算法在从高光谱反射率中反演叶片氮时更好地捕获了偏最小二乘回归的信息带
DOI:10.3390/rs14205204
发表时间:2022-10
期刊:Remote Sensing
影响因子:5
作者:Jia Jin;Mengjuan Wu;Guangman Song;Quan Wang
通讯作者:Quan Wang
Proximal Remote Sensing-Based Vegetation Indices for Monitoring Mango Tree Stem Sap Flux Density
用于监测芒果树茎液通量密度的近端遥感植被指数
DOI:10.3390/rs14061483
发表时间:2022-03-01
期刊:REMOTE SENSING
影响因子:5
作者:Jin,Jia;Huang,Ning;Wu,Mengjuan
通讯作者:Wu,Mengjuan
Hyperspectral indices developed from the low order fractional derivative spectra can capture leaf dry matter content across a variety of species better
从低阶分数导数光谱开发的高光谱指数可以更好地捕获各种物种的叶片干物质含量
DOI:10.1016/j.agrformet.2022.109007
发表时间:2022-05-18
期刊:AGRICULTURAL AND FOREST METEOROLOGY
影响因子:6.2
作者:Jin, Jia;Wang, Quan
通讯作者:Wang, Quan
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