【摘 要】
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为明晰植被冠层叶绿素荧光遥感信息与总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)间关系,以提高GPP估算精度,该文以典型C3(冬小麦)和C4(夏玉米)作物为例,利用不同传感器采
【机 构】
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中国科学院地理科学与资源研究所/生态系统网络观测与模拟重点实验室,中国科学院大学,河北省科学院地理科学研究所/河北省地理信息开发应用工程技术研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0503803);河北省自然科学基金项目(D2016302002);河北省科技计划项目(17390313D);河北省科学院科技计划项目(18104)
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为明晰植被冠层叶绿素荧光遥感信息与总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)间关系,以提高GPP估算精度,该文以典型C3(冬小麦)和C4(夏玉米)作物为例,利用不同传感器采集高频率光谱数据,提取了红光区和远红光区作物冠层日光诱导叶绿素荧光(Sun-induced chlorophyll Fluorescence,SIF)遥感信息。结合通量观测数据,分析了SIF与GPP的日变化特征,并探讨了基于SIF估算作物GPP的能力和差异性。结果表明:1)C3、C4作物的GPP日变化特
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