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作者及发表信息
本文由香港大学生物科学学院的严正兵、刘树文和吴锦（通讯作者）合作完成，发表于《植物生态学报》（Chinese Journal of Plant Ecology）2022年第46卷第10期（页码1151–1166），DOI编号为10.17521/cjpe.2022.0223。研究得到国家自然科学基金（31901086和31922090）及香港研究资助局等项目的支持。

论文主题
论文题为《高光谱遥感技术在植物功能性状监测中的应用与展望》（Hyperspectral Remote Sensing of Plant Functional Traits: Monitoring Techniques and Future Advances），系统综述了高光谱遥感技术在植物功能性状监测中的原理、方法、应用案例、现存问题及未来发展方向。

主要观点与论据

1. 高光谱遥感技术的原理与发展简史
植物功能性状（Plant Functional Traits）是反映植物对环境适应和进化的可量化特征（如叶片形态、生化组分、生理参数等），传统野外测定方法存在时空覆盖不足、成本高等局限。高光谱遥感通过捕捉植物叶片在400–2500 nm波段的反射率差异，解析其与化学组成、细胞结构及生理特性的关联。例如，可见光波段（400–700 nm）反射率受色素（如叶绿素）吸收主导，而短波红外波段（1300–2500 nm）则与水分及木质素等生化组分相关。技术发展历程从20世纪中叶的叶片光谱描述，到80年代机载成像光谱仪（如AVIRIS）的冠层尺度应用，再到21世纪星载高光谱卫星（如Hyperion、PRISMA）的景观尺度拓展，逐步实现了从叶片到全球尺度的监测能力。

2. 光谱-性状建模方法
论文总结了两类主要建模方法：
- 经验/半经验统计方法：如偏最小二乘回归（PLSR, Partial Least Squares Regression）、支持向量机（SVM）等，通过建立光谱反射率与性状的统计关系进行预测。PLSR因能处理多重共线性问题且无需先验知识，成为最广泛应用的方法（如Serbin等2014年构建的跨生态系统比叶质量模型）。
- 物理模型反演方法：基于辐射传输模型（如PROSPECT叶片模型与SAIL冠层模型耦合的PROSAIL），通过模拟光谱与实测数据的匹配反演性状。此类方法机制明确但计算复杂，目前仅适用于少数模型内嵌性状（如叶绿素、氮含量）。

3. 多尺度应用案例
- 叶片尺度：PLSR模型对暗呼吸速率（R²=0.50–0.74）、最大羧化速率（R²=0.50–0.89）等生理性状，以及氮含量（R²=0.59–0.97）、木质素（R²=0.38–0.72）等生化性状具有较高预测精度（表1）。
- 群落尺度：机载高光谱数据（如NEON航空成像仪）成功绘制了亚马孙雨林冠层氮含量（R²=0.41–0.71）和比叶质量（R²=0.58–0.88）的空间分布（表2）。
- 景观尺度：卫星数据（如Hyperion）在温带森林中实现了样方水平叶片氮含量制图（R²=0.98），但受混合像元限制，异质性高区域的精度显著下降。

4. 现存问题
- 模型普适性：多数模型基于单一站点或生长季中期数据，跨生态系统、跨季节的适用性存疑。
- 尺度延展挑战：冠层结构（如叶倾角）和背景噪声（如土壤反射）影响群落尺度模型精度；卫星数据的低空间分辨率（如30 m）导致混合像元问题。
- 数据局限性：星载高光谱数据重访周期长、信噪比低，且缺乏标准化处理流程（如大气校正）。

5. 未来研究方向
作者提出四个重点方向：
- 普适性验证：构建覆盖多维环境梯度的光谱-性状数据库（如ECOSIS），解析基因与环境对模型的影响机制。
- 跨尺度方法创新：融合无人机与卫星数据，开发冠层结构参数校正算法。
- 时空格局解析：利用高光谱数据量化功能性状的种内变异及垂直分布规律。
- 生态关联研究：探索环境-功能多样性-生态系统功能的关联，如Schneider等（2017）发现光谱功能多样性可预测草地生产力。

论文价值与意义
该综述首次系统梳理了高光谱遥感在植物功能性状监测中的技术链条，为生态学与遥感学科的交叉研究提供了方法论框架。其提出的尺度延展和普适性验证方向，对全球变化研究（如碳循环模型参数化）和生物多样性保护（如濒危物种快速筛查）具有重要应用价值。文中强调的开源数据库（如TRY、ECOSIS）和新兴技术（如无人机平台）的整合，为未来研究提供了可操作的路线图。