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中国科学院(CAS)中国科学技术大学(USTC)工程科学学院叶红教授领导的研究团队开发了植物叶片在热红外(TIR)光谱,并基于该模型揭示了控制植物叶片热红外反射特性与其含水量之间相关性的潜在机制。
该研究在线发表在环境遥感(RSE)上。
地球大气层对8-14μm区域内的热红外(TIR)辐射几乎没有吸收。因此,植物叶片发出的TIR辐射可以穿透大气层并被传感器探测到,这使得TIR遥感成为监测植被环境胁迫状况的重要工具。
叶片含水量是一个重要的生理参数,可以深入了解植被的生长和健康状况。先前的实验研究表明,植物叶片在TIR波长范围内的光谱特征与水分胁迫条件之间存在密切联系。然而,控制TIR反射率、叶片结构和含水量之间关系的精确机制仍然是一个谜,需要进一步研究。
叶教授的团队基于植物叶片的表皮结构,开发了一种热红外辐射传输模型,称为Leaf-TIR模型,并深入研究了热红外范围内叶片光谱特征形成的机制。
研究人员发现,随着角质层厚度的减少,叶子和角质层反射率之间的相似性会降低。这归因于8-14μm区域内薄角质层的弱吸收特性,导致对叶片反射特性的影响最小。
此外,他们发现,当角质层变得足够薄时,叶子的热红外反射率会随着含水量的减少而增加。这种现象是由角质层和细胞壁之间的折射率差异增加引起的,水分含量较低。
利用Leaf-TIR模型可以分析植物叶片的热红外光谱特征与结构和含水量之间的关系。本研究揭示了植被水分胁迫条件的热红外遥感监测背后的基本原理。它为理解树叶的TIR光谱行为提供了必要的理论基础,并有助于TIR遥感技术的进步。
该论文得到了RSE副主编ChristiaanvanderTol教授和其他审稿人的认可:“我认为,作者很好地解释了为什么以前文献中关于热带反射率和叶片之间关系的报道可能不一水含量……许多光谱特征的独特性也可能为包括物种测绘在内的应用开辟新的途径。”
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