陆地表面的70％为植被所覆盖，植被是陆地生态系统的基本组成成分。植物体内所含的叶绿素、水分、蛋白质、木质素和纤维素等组分以及碳、氮、氢等微量元素统称为植被生化组分。这些组分的含量和构成，能直接或间接影响并制约着生态系统中与人类生存息息相关的许多重要生态、生理过程。高光谱遥感作为目前研究的前沿和热点，除具备常规遥感大面积、适时监测和非破坏性等优点外，还具有常规遥感所不具备的优势：具有10-2λ数量级范围内的光谱分辨率。因此通过其精细光谱特征在提取植被生化组分的研究中表现出明显优势并越来越受到关注。利用高光谱遥感数据实现对植被生化组分的快速实时监测，是生态学、农学、全球变化研究以及粮食估产、精细农业等应用行业的迫切需求。 本论文围绕高光谱遥感定量提取植被生化组分这一前沿课题，以基于星载高光谱遥感图像提取冠层生化组分为研究重点。在阐明高光谱遥感估算植被生化组分意义的基础上，第一章对该研究的原理、研究层次、方法和试验基础等现状进行了综述，并由此引出了本论文的研究重点。论文的第二章主要介绍了数据资料的获取。详细介绍了在西双版纳地区开展的Hyperion星地同步试验，包括试验设计、样品采集、光谱测量及图像数据获取等。第三章主要介绍了利用高光谱响应特征提取叶片生化组分的研究，其中将含水量的定量提取作为重点内容之一，这章是冠层生化组分反演研究的基础和铺垫。论文第四章重点讨论了高光谱遥感图像处理，包括几何精纠正和大气校正。其中大气校正是遥感定量化研究中必需的。第五章是本论文的重点，主要探讨了利用Hyperion星载高光谱图像数据提取冠层生化组分并依此获得了该地区生化组分分布图。论文的第六章，主要是对全文进行概括总结，归纳了作者的主要研究成果并指出了今后的研究方向。 论文的主要研究成果和结论如下： 1、课题组在西双版纳地区成功开展了Hyperion星地同步试验，获得了生化组分数据、实测光谱数据以及高光谱遥感图像数据。论文中总结了试验过程的注意点并为今后相关试验的顺利开展提出了合理化建议。试验过程中“两个同步”，的提出以及叶片保鲜和试验流程的规范化是至关重要的，这体现了论文的试验特色。 2、利用LOPEX数据集中叶片生化数据和光谱数据，研究了叶片层次生化组分的估算。用一阶导数极值和面积归一化的一阶导数极值两个参数估算植被叶片纤维素、木质素、全氮和淀粉含量获得了较好的结果。利用土壤叶片混合光谱研究表明：这两个参数去除土壤影响的效果较好，这为后续冠层生化组分提取奠定了基础。 3、利用LOPEX数据集，提取叶片含水量并进行了验证。研究表明：分叶片类型(单子叶、双子叶)和含水量表示方法(FMC、EWT)分别建模可以提高模型反演精度。用光谱指数提取含水量的研究表明：指数Ⅱ在提取FMC时效果最好，其次是SR；而Ration975提取EWT时的效果最佳。 4、双层模型ACRM的模拟结果表明：位于短波红外波段的1600nm是含水量的敏感波段，而位于近红外波段的820nm受含水量影响不显著，因此将两个波段结合构造植被指数可以突出植被含水量信息。用这两个波段发展了土壤可调节水分指数SAWI，能用较少的信息定量反演冠层含水量。通过ACRM模型模拟不同叶面积指数LAI和含水量Cw以及不同LAI和结构参数N组合下的SAWI表明：SAWI是一个具有普适意义的水分提取指数。 5、分别选用暗/亮目标经验校正法和6S物理模型校正法，研究了Hyperion高光谱图像的大气校正。利用经验校正法的关键是地面定标场的选择：一般要求定标场面积足够大、近乎朗伯体以及没有植被覆盖。研究中选择的暗亮目标分别是大面积水体和水泥堤坝。在利用6S模型大气校正时，依据MODIS大气产品构建模型输入参数，克服了水汽、臭氧浓度和气溶胶光学厚度等参数不易获取的缺陷。两种方法均获得了满意的结果。 6、利用处理后的星载Hyperion高光谱图像和实测生化组分数据，通过偏最小二乘方法(PLSR)，对图像覆盖区冠层层次的叶绿素含量、水分含量、全氮含量、全碳含量、氢元素含量以及碳氮比进行了定量反演并获得了几种组分的空间分布图。研究表明该地区植被覆盖区的碳氮比约在30左右；而波长2052nm和2173nm处是冠层氮含量、碳氮比和碳含量的敏感波段。从实用角度出发，利用2052nm和2173nm的反射率可以制成冠层氮素或碳氮比含量的测量仪器，从而实现冠层氮素和碳氮比含量的快速、无损监测。通过本章的探索，进一步丰富了我国西南热带、亚热带湿润气候区植被高光谱遥感以及借助遥感的碳、氮循环研究。