摘要：在对毛竹林叶片高光谱反射率数据进行小波变换的基础上,寻找和确定最佳的小波植被指数反演毛竹林叶片的净光合速率（Pn）.结果表明：理想的高频小波植被指数反演得到的Pn精度高于低频小波植被指数和光谱植被指数,其中,由小波分解第一层高频系数构建的归一化植被指数、比值植被指数和差值植被指数与Pn之间的相关性最好,R^2为0.7,均方根误差（RMSE）较低,为0.33;而低频小波植被指数反演Pn的精度低于光谱植被指数.由各层理想小波植被指数所构建的多元线性模型反演得到毛竹叶片Pn与实测Pn之间具有显著的相关关系,R^2为0.77,RMSE为0.29,且精度明显高于基于光谱植被指数所构建的多元线性模型.与光谱植被指数反演毛竹Pn的敏感波段仅局限于可见光波段相比,小波植被指数探测的敏感波长范围更广,包含了可见光及多个红外波段.高光谱数据在经过小波变换后能够发现更多反映毛竹Pn的细节信息,且整体反演精度比原始光谱有了显著提高,研究结果为基于高光谱遥感反演植被Pn提供了一种新的可选方法.

关键词：毛竹 净光合速率 反演 小波变换 高光谱遥感 

单位：浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室 浙江临安311300 浙江农林大学环境与资源学院 浙江临安311300