多光谱遥感以波长区域不连续的宽波段方式记录地物光谱。它以一个宽波段的单值代表一个相对宽光谱区域的辐射动态。与多光谱遥感相比，高光谱遥感可以将视域中观测到的各种地物以完整的光谱曲线记录下来，获取连续的光谱信息，其本身的波段数以达几百上千个，加上原始光谱的一阶导数、二阶导数、对数变换及其各种高光谱植被指数等，这并不是简单的数据量的增加，而是信息量的增加，信息量可增加十倍以至数百倍；其次，高光谱遥感的光谱分辨率一般小于10nm，低于地表物质的诊断性光谱宽度（20-40nm）。 鉴于高光谱遥感的独特性能，特别是在地表物质的识别和分类，有用信息的提取等方面与其它技术相比的优势，使得这一技术在植被的精细分类、农作物的长势监测和农田水肥状况的分析等方面展现了巨大的应用前景。植物生物物理和生物化学特性及参数提取的研究成为高光谱遥感技术最精华和核心的部分。 本研究是在农业遥感与信息技术应用研究所从1983年开始应用遥感技术进行早稻氮素营养状况试验，后又经过国家自然科学基金”早稻氮素营养状况的遥感监测基础研究”（1989-1991），浙江省”八五”重点科技项目--水稻遥感估产技术攻关研究以及国家自然科学基金”水稻营养元素多维光谱分析与自动化研究”（1995-1996）等系统研究的基础上，采用两类方法：一是通过多元回归方法建立光谱数据或由此衍生的植被指数与水稻生物物理和生物化学参数之间的关系；二是基于水稻冠层光谱特征变量的分析技术。以期①找出一些较适用于水稻生物物理和生物化学参数估算的光谱波段和植被指数。②评价实测的多光谱、高光谱变量估测水稻生物物理和生物化学参数的潜力。 具体研究内容概述如下；1）通过两年的不同氮素营养水平的水稻田间试验，以人为方式造成水稻 氮素营养水平的等级差异，作为本研究的基础。幻 利用野外光谱仪在自然环境下测得的不同时期、不同氮素营养水平的水 稻冠层光谱，根据实测数据分析了水稻光谱特征及其随时间和施氮量的 变化规律，比较了水稻冠层反射光谱特征与水面、湿地、茬地和室内叶 片的差异。通过分析光谱分辨率对水稻冠层光谱的影响，明确了水稻光 谱分辨率在3～24urn能反映出绿色植物特有的反射特征，当光谱分辨率 ＞24urn，在 930叫054 urn之间较宽波段明显消失高光谱数据特有的一 些反射特征了。通过信噪比确定最佳波段宽度为小于10urn，讨论了微 分光谱可消除一些背景噪声的影响。3）根据已有的卫星传感器通道波段和具有物理意义的光谱区域构建多光谱 变量组，包括 27个多（宽波段）光谱波段变量和 12个常用多光谱植被 指数；并根据高光谱特有的特点和地物光谱吸收特征确定对水稻生物物 理和生物化学参数可能有影响的参数如波长位置、深度、面积等，给出 了不同于多光谱变量的高光谱变量，包括原始光谱、一阶微分光谱和高 光谱特征变量19个（基于光谱位置变量，基于光谱面积变量和基于高 光谱VI变量）。4）采用单变量线性与非线性拟合模型和逐步回归分析，用 1999年试验数 据为训练样本，建立水稻生物物理和生物化学参数的光谱遥感估算模 型，用2000年试验数据作为测试样本数据，对其精度进行评价和验证。 本研究在观测方法上，对叶绿素、纤维素和淀粉等能反映水稻氮素营养水平指标的生物物理和生物化学参数进行测定，采用不同氮素营养水平的水稻冠层与室内的叶片高光谱与生物物理参数和生物化学参数测定平行观测相结合的方法；在光谱数据分析方法上，主要有多元统计分析技术、基于光谱特征变量的分析技术。 本研究的技术发展和创新点有以下几个方面： 使用较先进的美国ASD背挂式野外光谱辐射仪（ASDFieldspec），它的光 谱范围333～1056urn，具有较高的抽样间隔和光谱分辨率。获取1999－2000 年两年晚稻整个生育期的高光谱数据； b 全面记载水稻生育期，对能反映水稻氮素营养水平指标的生物物理参数 和生物化学参数进行测定，包括叶面积指数。叶片重量、茎重及地上鲜 生物量、地上干生物量、叶片含水率和茎含水率等水稻生物物理参数； 叶绿素a含量（Chla）、叶绿素b含量（Chlb）、类胡萝卜素含量（Car）。 纤维素含量、蛋白氮含量、非蛋白氮含量、及叶鞘淀粉含量等水稻生物 化学参数。 指出光谱遥感估算水稻生物物理和生物化学参数的最佳参数是LAI，其 次是地上鲜生物量和地上干生物量，再次是上叶叶绿素a、累积施氮量， 而纤维素。蛋白质含量估算模型未通过预测精度检验，不能用其估算纤 维素、蛋白质含量。 比较了高光谱变量与多光谱变量用于估算水稻生物物理和生物化学参 数，一些高光谱特征值如红边面积SDr、SDb以及它们的组合，加上一 阶微分光谱等，用这些变量来估算生物化学参数