【摘 要】
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光合植被（Photosynthetic Vegetation,PV）与非光合植被（Non-Photosynthetic Vegetation,NPV）在干旱与半干旱地区的生态系统中扮演着重要的角色,影响着生态系统的碳储存、植被生产力等,是评价地表植被覆盖状况的重要指标。精准定量反演光合植被和非光合植被覆盖度对于干旱区稀疏植被的监测、了解碳循环过程和生态资源管理起着至关重要的作用,同时非光合植被覆盖
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光合植被（Photosynthetic Vegetation,PV）与非光合植被（Non-Photosynthetic Vegetation,NPV）在干旱与半干旱地区的生态系统中扮演着重要的角色,影响着生态系统的碳储存、植被生产力等,是评价地表植被覆盖状况的重要指标。精准定量反演光合植被和非光合植被覆盖度对于干旱区稀疏植被的监测、了解碳循环过程和生态资源管理起着至关重要的作用,同时非光合植被覆盖度信息获取为土地沙漠化及植被转化机制研究提供重要信息。本文主要从模型和数据源两方面开展稀疏NPV覆盖度估算方法研究。首先分析了光合植被指数(归一化植被指数（NDVI）、优化的叶绿素吸收指数（MCARI）和红边叶绿素指数(CIred-edge))-非光合植被指数（干枯燃料指数（DFI））特征空间构建像元三分模型基本假设的合理性。以Sentinel-2A为数据源,参考野外实测光谱提出比值土壤指数（RSI）融入像元三分模型,构建线性指数模型估算了典型植被稀疏实验区的PV、NPV和BS各组分覆盖度,基于野外实测端元丰度进行定性和定量的精度评价。其次,以Sentinel-1和Sentinel-2为数据源,基于随机森林模型开展微波与多光谱协同反演植被覆盖度和Sentinel-1数据VV、VH极化方式对PV/NPV的敏感性研究。最后,分析各模型PV/NPV估算精度,选取最优估算模型用于甘肃民勤绿洲PV/NPV覆盖度估算。主要得出如下结论:（1）NDVI-DFI、MCARI-DFI、CI-DFI植被指数的特征空间均表现为三角形,符合像元三分模型构建的基本条件,因此构建了基于NDVI-DFI、MCARI-DFI、CI-DFI指数的像元三分模型,实现了干旱区稀疏PV/NPV覆盖度估算。（2）融入RSI指数的NDVI-DFI线性植被指数模型可以有效地估算典型干旱区稀疏植被的fPV和fNPV,为NPV覆盖度的定量估算提供更可靠的理论基础。（3）随机森林模型能够有效运用于干旱区稀疏植被覆盖度估算,RMSE最小为0.01044,RMSSE%最小为32.7%,在植被覆盖度估算方面表现出巨大的应用潜力。（4）Sentinel-1数据的VV、VH极化方式与PV/NPV具有较好的相关性,VH极化方式对NPV更为敏感,VV极化方式对PV更为敏感。
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