类胡萝卜素含量估计在异构样本叶林使用窄带指数和PROSPECT DART模拟外文翻译资料

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类胡萝卜素含量估计在异构样本叶林使用窄带指数和PROSPECT DART模拟

摘要：

本研究探索了可见光谱区域中使用窄带指数来估计叶面和冠层水平的类胡萝卜素含量。研究区为处于衰退时期的松树林。连续两年测量样本状植被光谱反射率和色素含量，包括叶绿素a和b（Ca b），类胡萝卜素（Cx c）和叶黄素（VAZ），研究方法为在10 nm FWHM带宽获得的高分辨率机载图像进行使用辐射传输建模。机载数据由通过无人驾驶飞行器（UAV）上的窄带多光谱相机获得高空间分辨率图像。图像具有50厘米的分辨率和在500-800 nm范围内的六个光谱带，使得能够识别冠层获得单个植被的反射。评价的指数为传统指数，通过在500-600nm区域结合对Cx c吸收敏感的带形成新的简单比值。通过 PROSPECT-5模型与离散各向异性辐射传递（DART）模型耦合，探索Cx c敏感植被指数在叶面和冠层水平上的表现。评估这些指数对结构效应的敏感性，研究Cx c相关植被指数在异质表层上的潜在扩张。 Cx c含量和窄带植被指数之间的确定系数显示，传统指数与叶片Cx c含量高度相关（r2gt; 0.90; CR1指数（1 / R515） R550）），但高度受冠状水平结构参数的影响（r2gt; 0.44; P b0.001）。本研究提出的新的单比率植被指数（R515 / R570）与叶片（r2gt; 0.72; Pb0.001）和冠层水平（r2gt; 0.71; Pb）的Cx c含量呈显着相关0.001）。 UAV平台上的遥感摄像机可以提供非常丰富的多光谱和高光谱图像，用于反演异质森林植被层中的生物化学成分。这项研究表明反演类胡萝卜素含量层以评估森林的生理条件的可行性。

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1. Introduction引言

类胡萝卜素和叶绿素含量提供了关于植物生理状态的有价值的信息（Demmig-Adams＆Adams，1992）。 叶绿素-Ca和Cb-是吸收光的能量并将其转化为储存化学能的必需养料（Carter，1994; Lichtenhaler，1998）。 总类胡萝卜素色素（Cx c）（叶黄素和胡萝卜素）通常由两个（Calpha;-和Cbeta;-）胡萝卜素和五个叶黄素（叶黄素，玉米黄质，堇黄质，花青素和新黄质）表示（Demmig- Adams＆Adams，1992）。类胡萝卜素具有与光合作用相关的几种生理功能，包括在光合膜的组织中的结构作用，参与光的吸收和能量转移（Frank＆Cogdell，1996; Ritz等人，2000）以及Ca b激发态的催生和光保护（Demmig-Adams＆Adams，1996; Thayer＆Bjouml;rkman，1990; Young＆Britton，1990）。已知类胡萝卜素含量与植物承压和光合能力相关。 例如，已经观察到一些类胡萝卜素在高辐照水平和高温环境下增加（Kirchgebner等人，2003）或在叶片衰老时开始（Munneacute;-Bosch＆Pentilde;uelas，2003;Pentilde;uelaset al。，1994）。 已经发现一些叶黄素参与叶绿素荧光（CF）的非光化学淬灭，这是一种重要的光保护过程（Demmig-Adams＆Adams，1992）。 该过程中涉及的叶黄素耗散过多的能量。 这通常被称为叶黄素循环（Young et al。，1997）。光保护系统在为适应地中海气候植物中发挥关键作用（Faria等，1996;Hernaacute;ndez-Clemente等，2011），因为许多地中海环境与夏季高温，高辐照水平和干旱有关。 因此，叶色素含量作为地中海森林中植物生长和胁迫的生理指标具有相当重要的意义。

近年来研究普遍集中在从遥感数据中检索叶色素含量（Malenovsky et al。，2007; Meggio et al。，2008; Wu et al。，2008; Zarco-Tejada et al。，2004）。 然而，叶绿素和类胡萝卜素在可见光区显示的重叠吸收使得它难以独立检索Ca b和Cx c含量（Feret等人，2011）。 几个研究已成功地估计Ca b在植被中使用可见比值（Datt，1998），可见/ NIR比值（Gitelson等人，2003,2006; Haboudane等人，2002），绿色边缘反射率比率指数（Carter＆Spiering，2002; Gitelson等，2003; le Maire等，2004; Richardson＆Berlyn，2002; Sims＆Gamon，2002），光谱和导数红边指数（Miller等，1990） 扩大和模型反演方法与窄带在森林冠层（Zarco-Tejadaet等，2001）。

大多数方法都集中在检索Ca b含量（Main et al。，2011），但只有少数研究集中于Cx c的估计（Gitelson et al。，2002）。事实上，使用高分辨率窄带图像在冠层水平进行的研究非常有限或不存在。基于所使用的光谱区域，候选Cx c光学指数已被分为两个主要类别：可见比率（Gamon等人，1992; Garrity等人，2011; Gitelson等人，2003,2006;Hernaacute;ndez-Clemente等人等人，2011）和可见/ NIR比率（Blackburn，1998; Chappelle等人，1992; Datt，1998; Merzlyak等人，1999;Pentilde;uelas等人，1995）。 Gitelson et al。 （2002）发展可见光区内的指数，并表明类胡萝卜素吸收与位于520 nm对应于衰老和成熟叶片的突出光谱峰相关。同样的作者表明，互变反应对Cx c含量的敏感性在a中最大光谱范围在510nm附近，提出类胡萝卜素含量指数为（1 / R515） - （1 / R550）和（1 / R515） - （1 / R700）（Gitelson等人，2002）。在他们的研究中使用550和700nm反射带以最小化在该光谱范围内的叶绿素的影响。在其他研究中，最初开发用于估计叶黄素循环色素变化的光化学反应指数（PRI）（Gamon等，1992）已经成功地与叶水平的Cx c / Ca b比Garrity等人，2011; Sims＆Gamon，2002）。 （2011）发现PRI·[（R760 / R700）-1]和Cx c / Ca b比之间有显着的关系。

在可见/近红外区域中提出用于Cx c估计的主要光谱带如下：i）在700nm区域（678,708和760nm）周围的带和绿色区域（500,550nm） Chappelle等人，1992; Merzlyak等人，1999）;和ii）R800与可见条带（470,680,635nm）的组合（Blackburn，1998;Pentilde;uelas等人，1995）。 Chappelle et al。 （1992）分析了不同的叶片反射率光谱比，以识别对应于Ca b和Cx c的吸收的带。研究者发现Cx c部分在500nm处具有最大吸收峰，提出R760 / R500比例作为这种成分在叶片水平的定量测量。将此结果成功地扩大到冠层水平需要另外研究集中在结构和背景对参考的Cx c和Ca b估计的指数的影响，例如R750 / R710指数（Zarco-Tejada等人最近的研究表明，由于异质叶面中存在大的结构效应，叶片中Ca b估计的高光谱指数不易应用于成像（Wu et al。，2008; Zarco-Tejada et al。 2004）特别地，Malenovsky et al。 （2007）提出了一个新的光学指数定义：将最大波段深度在650和725 nm之间（ANMB650-725）曲线下面积归一化，以估计挪威云杉冠的叶绿素浓度。

这些放大研究在森林冠层结构中更为重要，因为在稀疏和开放条件下样本叶林的双向和背景效应增加（Zarco-Tejada et al。，2004）。虽然一些研究使用基于物理模型的反演（Malenovsky等人，2008），但其他研究人员使用简单的统计关系与各种光谱指数或组合的经验关系结合辐射传递模拟模型（Broge＆Leblanc，2001; Gastellu-Etchegorry＆Bruniquel-Pinel，2001）。随着PROSPECT-5的发展（Feacute;retetal。，2008; Jacquemoud＆Baret，1990），有可能在许多物种的叶层探索类胡萝卜素含量检索的验证（Feacute;retet al。，2011）。在冠层水平，诸如3维离散各向异性辐射传递（DART）模型（Gastellu-Etchegorry et al，1996,2004）的模型可用于模拟复杂结构和冠层结构以模拟样本叶树冠层。

森林冠层反射的模拟也用于执行冠层结构，观察几何和背景效应的灵敏度分析。 一个例子是对生理指数的评估，例如PRI，其被发现受到背景和结构变量的高度影响（Hernaacute;ndez-Clemente等人，2011;Suaacute;rez等人，2009,2008）。 Meggio et al。 （2010）表明，Cx c相关植被指数，如Gitelson-Cx c指数和Gitelson-花青素指数受冠层结构和土壤背景的高度影响。 此外，Malenovsky et al。 （2008）分析了引入到DART中的木质元素的影响，对两个光谱植被指数，即归一化差异植被指数（NDVI）和角度植被指数（AVI）进行敏感性分析。 尽管作出了分析Cx c相关植被指数的尝试，进一步的研究应该侧重于了解对冠层水平Cx c相关植被指数的结构效应。

图1.（a）用无人机平台上的高分辨率窄带机载多光谱照相机获得的影像示例; （b）从纯树冠，阴影和土壤像素的图像中提取的光谱反射率。

本研究目的是评估复杂样本叶林中使用高空间和光谱分辨率图像和3D冠层建模方法的类胡萝卜素含量的估计。 应用联合观察和建模方法评估叶片和冠层参数对提出估计类胡萝卜素含量的各种窄带植被指数的影响。分析的具体目标如下：i）评估类胡萝卜素和叶绿素的影响 提出的指数含量，ii）评估叶片和冠层尺度上现有窄带类胡萝卜素指数的性能，iii）评估Cx c相关植被指数对冠层结构的敏感性，iv）提出一种新的Cx c估计在冠层水平，评估其性能与高分辨率机载图像。

1. Materials and methods

材料与方法

2.1. Study site description

研究区域描述

实验区位于Sierra de los Filabres山脉（阿尔梅里亚省，西班牙东南部）（37°1327“N，2°3254”W）（图1），西欧最干旱的地区。 研究区的海拔高度从海平面1540米到2000米，年降雨量在300到400毫米之间。 年平均气温为11°C，夏天最高可达32°C，冬天最低可达-8°C。 植被是一种40年的樟子松混交松林造林。在森林林地内，地面被稀疏的常绿灌木植被（Adenocarpus decorticans Boiss和Cistus laurifolius L.）部分覆盖。 母体材料是由硅质岩石与石英云母组成，形成了高原性的洋甘菊溶胶土。

研究区域位于七个不同的地块（图1）。 叶片测量从2008年7月和2009年8月的两个连续的田间活动获得。在2008年，从总共21棵树中收集样本，测量Ca b，Cx c，叶黄素循环（VAZ）色素含量和叶片反射 。 对于2009年，测量从35棵树收集的样本，分析成分含量（Ca b，Cx c）。

2.2. Leaf measurements

叶面测量方法

从从冠顶收集的总共5个年轻样本（一年期）获得平均冠状色素和光谱测量值。对年轻样本进行分析以避免当前和成熟的非代表性离群值样本。根据Abadiacute;a和Abadiacute;a（1993）的报道测定样本色素浓度。色素提取物从5cm样本材料的混合样品中获得，每个样本使用1线厘米。通过假设样本是半圆柱体并且直径是每个样本的测量宽度来计算面积。用数字卡尺精密仪器测量样本直径。使用五个另外的样本样品进行结构测量（厚度和宽度）并测定水含量和干质量。将样本在冰上用液氮研磨并在丙酮中稀释至5ml（在抗坏血酸钠的存在下）。之后，将提取物通过0.45mu;m过滤器以从抗坏血酸钠中分离色素提取物。对相同的提取物同时进行分光光度法和高效液相色谱（HPLC）测定。将总共20mu;l注入HPLC中，并将1ml插入分光光度计中。

色素提取和HPLC测量同时进行以避免色素降解。 用分光光度计测量470,648.8和661.6nm处的吸收，得到叶绿素a和b以及总类胡萝卜素浓度（Abadiacute;a＆Abadiacute;a，1993）。 总叶绿素和类胡萝卜素浓度与测定值的平均系数为0.59 /条线性相关。 使用等度HPLC方法（Larbi等人，2004）分析色素提取物。 将样品注入具有20mu;l回路的100times;8mm Waters Novapak C18径向压缩柱（4mu;m粒径）中，并且通过Waters M45高压泵以1.7ml / min的流速泵送流动相。 色素浓度之间的EPS比率计算为（V 0.5A）/（V A Z）（Thayer＆Bjouml;rkman，1990），其中V是紫花黄质，A是花青素，Z为玉米黄质。

根据Richardson和Berlyn（2002）所述的类似程序，使用UniSpec光谱分析系统（PP Systems，Herts，UK），测量波长为306至1138

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