基于时间序列荧光遥感数据的植被物候特征识别
研究目的和意义
植被物候是指植物受气候和其他环境因子的影响而出现的以年为周期的自然现象，包括植物的发芽、展叶、开花、叶变色和落叶等，是植物长期适应季节性变化的环境而形成的生长发育节律[1]。植被的生长变化特征会影响生态系统的结构与功能，如叶片面积、光合作用、碳循环、物种构成等[2]，这些变化反过来又会影响气候系统，从而加剧气候变化[3]。
传统的植被物候研究以野外观测为基础，依靠人工观察和记录单株植被或物种物候信息，虽然简单易行，但费时费力、覆盖范围小，难以进行区域物候时空分析。遥感技术使得受自然环境制约无法到达地区可以进行植被物候动态监测，也使得物候观测对象从植被个体转变为植被生态系统，由点向面的空间尺度转换[4]，可实现从地区到全球尺度的植被物候变化研究，有助于强化人们关于生物圈与大气圈相互作用机理的认识、深入理解全球变化及其与陆地生态系统的作用关系[5]。
传统的植被指数(如NDVI和EVI)已被广泛用于植被物候监测研究，然而这些指数仅仅反映了植被生长过程中的静态(“绿度”)信息，也就是植被形态物候，不能反映出动态(光合作用)信息，因此基于植被指数提取物候信息往往存在偏差。日光诱导叶绿素荧光（Sun-induced Chlorophyll Fluorescence，SIF）是绿色植物在光合作用中叶绿素吸收太阳光子时发出的信号，能反应光合作用的动态变化[6]。SIF遥感是近年迅速发展起来的植被遥感技术，可弥补当前植被遥感观测的不足，为陆地生态系统碳循环和植被监测等提供了新的思路和技术。以基于“绿度”观测的植被指数(如NDVI)为代表的植被遥感在过去几十年极大地促进了从宏观尺度上来理解和认识地球生物圈，但其只能通过“绿度”来探测植物“潜在光合作用”。叶绿素荧光在植被光合生理探测方面具有独特的技术优势，是“实际光合作用”的直接探测方法[7]。
植被总初级生产力（Gross Primary Production，GPP）反映的是生态系统水平上，陆生植物通过光合作用所固定的有机碳量，是全球最大的碳通量，也是多个生态系统功能的驱动力。精确地掌握陆地生态系统GPP的时空动态特征，不仅可以加深对生态系统与气候系统的相互反馈作用的认知，而且对于全面理解碳循环和制定应对气候变化相关政策具有重要意义[8]。有研究表明，SIF与GPP直接关联，且大多数研究认为两者线性相关，然而，SIF与GPP的关系还受植被状况、环境条件等因素的共同影响，导致两者之间往往偏离线性关联[9]，因此，GPP和SIF的功能物候指标之间的一致性仍待研究。此外，从NDVI、EVI得到的基于结构的物候数据还没有与来自多源SIF的物候数据进行系统比较。对植被指数(NDVI、EVI)、SIF、GPP数据进行比较，迫切需要进行全面的研究[10]。
本文通过对全球FLUXNET通量观测站点的多源荧光遥感数据出发，开展基于时间序列荧光遥感数据的植被物候特征识别，并与当前广泛应用的植被指数（NDVI、EVI）对植被物候特征识别的结果相对比，最后使用通量站点的GPP数据进行验证，以探讨荧光遥感在植被物候特征识别中的应用潜力。
国内外研究现状
植被指数由于其能在较大时空尺度上反映植被绿度而被广泛应用于植被物候研究中，研究方法涉及动态阈值法、移动平均法和函数拟合法等多种方法。
韩红珠等在采用S－G滤波法对MODIS NDVI数据进行时间序列重构的基础上，提取了陕西省2001—2016年间的植被物候参数并对结果进行时空特征分析。研究发现陕西省的遥感植被物候空间分布特征与其不同地形地貌的空间分布具有较好的一致性，显示出地域分异规律。陕西省遥感植被物候空间分布特征显示出地域分异规律，展现植被生长受气候和地形影响的一般规律，表现出在不同气候和地形条件下，植被物候时间的差异。陕西省遥感植被物候的空间分布总体上随纬度和地形发生变化。相对于纬度较低的地区，纬度较高的地区SOS和EOS均较晚，LOS较短。在同一纬度，海拔高的植被SOS晚，EOS早，LOS较短；海拔低的植被SOS早，EOS晚，LOS较长[11]。
俎佳星等基于GIMMS NDVI数据集对我国东北地区阔叶林、针叶林、草原和草甸4种植被的物候参数进行了提取，并使用非线性的分段线性回归方法研究四种植被类型的年际变化，其研究认为4 种植被的春季物候在研究时间段内均表现为先提前后推迟的变化趋势，秋季物候的变化则比较复杂，阔叶林和针叶林整体上呈现出秋季物候推迟的趋势，草原和草甸则表现为提前-推迟-提前的趋势。在分析研究区降水和温度与物候参数之间关系的研究中，发现植被春季物候主要受温度影响，而秋季物候很主要受降水控制；温度和降水对于植物物候具有时滞效应，不同植被对于这种时滞效应的响应也不一样[12]。
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