旱区农业新疆研究院 “一事一议” 支持战略人才项目系列成果二

在新疆自治区“一事一议”支持战略人才项目（批准号：XJHQNY-2025-3）等资助下，旱区农业新疆研究院向友珍教授团队针对植被定量遥感、作物健康和干旱胁迫监测中冠层结构和土壤背景干扰导致的精度不足的问题，提出一种基于辐射传输机理的抗干扰叶绿素指数（IMCI）。研究成果以“Development of an interference mitigation chlorophyll index for mitigating soil and canopy dependence to improve vegetation chlorophyll content monitoring”为题，于2025年12月17日在线发表在国际学术期刊《Remote Sensing of Environment y》杂志上，论文链接：https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.115202。

叶绿素含量是表征植被光合性能与生理状态的核心指标，但从冠顶反射率（TOC）准确提取叶片叶绿素含量受土壤背景和树冠结构干扰，导致传统叶绿素指数在不同物种、环境条件下稳定性不足。针对这一关键瓶颈，团队基于植被和土壤光谱特征与冠层辐射传输机理，通过严谨的理论推导和广泛的实证验证，提出了干扰抑制叶绿素指数IMCI (Interference Mitigation Chlorophyll Index)。

研究揭示了开发 IMCI 的核心机理：（1）利用植被在598nm与 694nm 处反射率近似相等而土壤反射率不同的特性，并结合土壤在 590-750nm 波段近线性谱形，对冠层顶层反射中的土壤单次散射项进行估计与校正，获得土壤校正后的冠层光谱；（2）利用红边近线性几何特征，从校正光谱构建植被单次散射代理量，形成IMCI的基本表达式；（3）进一步建立IMCI与红边位移的定量关系，从机理层面解释其对叶绿素变化的敏感性。

结果表明，IMCI有效减少了土壤背景诱导的叶绿素含量高估，同时保持叶片与冠层的尺度一致性。IMCI估测与实测叶绿素含量表现出高度，决定系数R2达0.87~0.97，RMSE为2.87~6.47 μg·cm⁻²。不同空间分辨率高光谱影像测试进一步证实了其在异质冠层场景下的鲁棒性。

该成果为地面-机载-星载多尺度平台的植被叶绿素定量监测，以及作物与森林植被健康状况诊断，提供了创新性的机理型光谱指数与方法学支撑。