文献综述
日光诱导叶绿素荧光(sun-induced chlorophyll fluorescence，SIF)作为植被光合作用的探针，已成为检测区域及全球植被生产力的有效手段之一，与其它测量方法相比，SIF技术还具有不需破碎细胞、简便、快捷、可靠等特性，因此在国际上得到了广泛的应用。当前荧光遥感的应用中多采用单一观测角度下的荧光强度开展分析，而冠层SIF通常具有明显的角度效应，常用的GOSAT、GOME-2、OCO-2等卫星传感器所具备的多种观测模式又使得多角度下的荧光强度难以统一，对冠层SIF强度角度效应影响因素开展分析，探究叶面积指数、叶倾角分布、热点参数及太阳天顶角和相对方位角等对冠层多角度SIF强度的影响，将对降低SIF应用中的不确定性具有重要意义。
近年来，多角度遥感发展迅速，已有大量学者认识到植被反射的二向性特征会导致不同观测角度数据所反映的植被信息不可比，同时，不同观测角度对应像元不同的采样面积，对于非均一地表这种面积差异引起的角度效应也非常显著。此外，常用的AVHRR、MODIS以及VEGETATION等传感器在用于植被的大面积遥感监测时，由于使用宽幅扫描，在进行大面积植被指数合成时，也需要考虑由于入射-观测几何的变化带来的影响[1]。
双向反射分布函数(bidirectional reflectance distributionfunction，BRDF)是多角度遥感研究的重要内容，对植被BRDF开展研究，正是希望通过对植被冠层反射率进行多角度的观测，掌握植被冠层反射率随观测角和入射角的变化规律。通过建立植被二向反射模型，模拟光在植被冠层内的传输过程，掌握植被冠层二向反射率、冠层厚度、冠层叶角分布、叶的形态结构和空间分布和植被下垫面特性之间的关系。并通过模型反演，获得丰富的冠层结构信息，从而可通过非破坏性手段，实现对植物生长状况的实时监测[2]。
大量学者对地表反射率的BRDF及其角度效应校正开展了研究，例如：邓磊等人利用无人机搭载高光谱成像仪对大豆和玉米进行多角度观测并构建BRDF模型,分析红边波段反射率与叶绿素相对含量的相关性在观测主平面中随观测角度变化的规律。结果表明,遥感观测的角度效应严重影响红边波段对冠层叶绿素含量的光谱响应,且不同作物类型间差异巨大，研究结果可为高精度的农作物冠层叶绿素含量反演提供依据[3]。梁守真、施平和周迪基于SAILH模型讨论了连续植被冠层归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)的二向性特征, 并分析了叶面积指数、叶倾角分布、热点参数以及太阳天顶角和相对方位角对NDVI的影响[4]。Chen等在2018年生长季对玉米开展多角度反射率观测的过程中发现光化学植被指数（photochemical reflectance index，PRI）随观测角度的变化而变化，采用多角度观测的PRI平均值比单角度观测的PRI值更能反映光能利用率（Light use efficiency,LUE）的大小，在体现总初级生产力(gross primary productivity，GPP)日变化中具有更具优势[5]。
与植被反射信息一致，SIF的角度效应在近年来也得到许多学者的关注。Zhang等研究了2018年生长季小麦-玉米轮作田的多个观测角度SIF强度的不同，其研究表明入射-观测几何的不同将对SIF强度产生显著影响，通过对SIF角度效应开展校正将有望降低应用SIF开展GPP估算的不确定性[6]。丑述仁和李明在典型小麦区建立多角度SIF观测系统,在对多角度SIF强度进行分析的基础上，对SIF开展了角度订正,其研究表明经过SIF角度校正后可提高SIF对GPP的估算精度[7]。
遥感物理模型是开展多角度遥感分析的重要手段，通过模型模拟可以排除观测值带来的误差，同时能够固定除自变量和因变量以外其他的变量，可准确地分析各因子对冠层荧光的影响。
根据模型对植被冠层的不同描述和假设，当前主流的冠层SIF模型可以分为1维和3维冠层SIF模型。其中，1维辐射传输模型假设植被冠层各向均一，由于假设植被冠层水平方向各向均一，1维冠层SIF模型多适用于农田、草地等简单植被类型的模拟，此类模型包括FLSAIL，FluorSAIL、SCOPE等。对于较为复杂的植被类型，冠层结构对SIF辐射传输的影响不可忽略，往往需要建立3维场景，模拟非均质结构植被冠层的SIF。在3维辐射传输模型中，会对植被冠层进行不同程度的简化，通常将植被离散为连续的面元或体元，对不同的面元或体元赋予不同的光学属性，使其更贴近于真实植被的表达。3维模型多采用光线追踪的方法来更准确地描述植被冠层内的辐射传输过程，当前，可用于冠层SIF模拟的3维模型包括FluorFLIM、FluorWPS、DART、FluorFLIGHT等[8]。
鉴于3维模型往往计算量大，在处理复杂场景时运算耗时较长，因此，对于空间异质性较小的植被，大部分研究更趋于采用1维模型来开展。SCOPE (Soil Canopy Observation, Photochemistry, and Energy fluxes) 模型是基于SAIL模型建立的冠层SIF模型,可以用于同时模拟荧光和GPP,在已有的研究中以获得较好的应用效果，如奚雷等基于2016年水稻生育期的生理参数和气象观测数据, 利用冠层SIF760和GPP的观测值验证了SCOPE模型模拟的不同生育期和天气条件下的SIF760和GPP。研究结果表明：SCOPE模型可以模拟季节尺度上的SIF760和GPP (R2=0.44和R2=0.67)。因此，SCOPE模型可以用于模拟水稻在不同生育期的SIF760和GPP。该研究结果为荧光遥感监测农田生态系统生产力以及对其环境因子的响应研究提供了一定的模型基础[9]。
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