光能利用率(lighluseefficiency)是植被光合作用效率的指标，基于光能利用率的研究将有助于了解整个生物圈的能量循环，对能量的转化和利用具有重要意义。光能利用率的遥感反演是对生态学和生物学都有积极意义一项工作。本文主要从影响植被光能利用率的生化组分入手，研究生化组分对于光能利用率的意义，尝试利用高光谱遥感技术获取实际的光能利用率信息，将有助于大尺度的生产力的研究，也将有益于遥感技术和植被生长模型的结合。　　 本文主要以2007年小汤山小麦生长全过程的数据为基础，结合部分甘肃、云南以及其他试验的数据，探讨了从植被的生化组分出发，实现光能利用率的遥感反演。主要创新点如下：　　 1.基于辐射传输模型PROSPECT和SAIL，探讨了叶绿素的主要响应波段，并在此基础上寻找了新的植被指数(VIs)以改善叶绿素的反演精度。以750nm和705nm处的反射率数据代替通常使用的800nm和600nm处的反射率，构建了四个指数MSR[705，750]，MCARI[705，750]，TCARI/OSAVI[705，750]和MCARI/OSAVI[705，750]，实际验证中，叶绿素的反演精度为R2=0.67，0.70，0.88，0.94。另外，利用高光谱Hyperion数据，两类合成指数和各自的本来形式进行了验证，这两个新建立的指数精度要优于各自的本来形式，相关系数R2分别为0.68和0.76。　　 2.结合小麦生长期内的数据，以辐射传输模型为基础，寻找水分的敏感波段，并建立水分指数。通过小麦的冠层光谱，提取了基于模型的波段数据，建立了归一化水分指数NDWI1200，NDWI1450，NDWI1920，实现了叶片水分的反演，包括EWT和FMC，相关系数均大于0.60。　　 3.在PROSPECT和SAIL模型的基础上，选取了叶片尺度的4个参数(叶肉结构参数N，叶绿素含量Cab，等效水厚EWCT，干物质浓度Cm)和冠层的5个参数(LAI，LAD，观测天顶角，太阳天项角，地表背景)进行敏感性分析，根据模拟数据，给出了定量的影响程度。　　 4.以小麦生长周期为主，分析了PRI在反演光能利用率的精度和影响因素。一方面证实了PRI作为光能利用率估算方法的可行性，另一方面也反映了PRI在时间效应上的不足，即对整个小麦的生长期，PRI并不能准确反映实际光能利用率的变化。　　 5.比例PRI的建立。研究表明，和光合作用效率密切相关的能量热散失主要和531nm的反射率相关，570nm主要是作为一个参考波段。通过从现有的PRI和LUE之间的关系入手，得出了531nm和570nm之间的关系，进而通过直接对比这两个波段的反射率获取比例指数SR-PRI，这个指数的优点在于物理意义明确，即最大光合作用能力。实证和比较分析表明SR-PRI能够用来估算叶片的光能利用率，精度和PRI相当。　　 6.低叶绿素含量情况下PRI的修正。以小麦生长期为基础，分析了叶绿素含量的变化，通过引入植被的叶绿素波段，即550m处的反射率，对PRI进行了修正，建立了PRI的两种修正形式，PRIR1和PRIR2，并且在实际验证中得到了证实。　　 7.基于叶绿素含量的LUE反演GPP估算。这一部分是本文最主要的创新点。通过对叶绿素的理解，获取植被的光能利用率，进而实现GPP的遥感反演。首先，通过对小麦生长期的数据分析，发现叶绿素含量和植被的光能利用率存在明显的线性关系，即LUE的VI线性相关，其次，利用LUE是GPP估算的一个重要参数，即Ⅵ可以表示成LUE的函数，进而实现GPP的反演。因此，在前文波段选择的基础上，选择了4个植被指数，Red Edge NDVI、MCARI710、CIrededge、MTCI进行叶绿素含量的反演。显然，这些指数和LUE之间也是一种函数关系，最终通过这一方法实现了GPP的遥感反演。