对地表反射光谱的各向异性进行建模和拟合, 是遥感对地观测的重要研究内容。 传统的线性核驱动模型拟合方法使用的核函数是基于植被覆盖地表辐射传输模型导出的, 因此难以准确地描述冰雪覆盖地表前向散射强的特征。 提出一种在线性核驱动模型中增加前向散射核函数的拟合方法, 并采用地面多角度观测架测量的冰雪反射光谱对该方法的有效性进行了验证。 验证结果表明该方法能够较好地拟合冰雪反射光谱的各向异性(R2=0.997 5, RMSE=0.022 6), 准确地反映冰雪前向散射较强的特征。 通过对提出的方法与经验函数法、 传统线性核驱动模型拟合方进行比较, 可以发现线性核驱动模型方法明显优于经验函数拟合法, 其中增加前向散射核函数能够显著提高对冰雪覆盖地表二向反射因子的拟合精度, 并在各波段都有稳定的拟合效果。

重金属矿山开采活动对生态环境造成了复杂的影响, 而植被的生长状况是矿山周围生态环境变化的重要指示因子。 常规的对植被中重金属元素富集程度的估计方法往往依赖于大量的野外调查数据以及实验室化学分析方法, 需要耗费大量的物力与时间。 而通过光谱分析方法能够非接触地获取植被中的重金属含量信息。 然而, 从高光谱遥感卫星数据中反演植被重金属含量信息仍然是个比较困难的工作。 从众多的卫星数据波段中找到对特定重金属元素敏感的波段是植被重金属含量提取的关键。 该工作探索了一种基于统计分析的方法从国产卫星（HJ-1）高光谱数据中实现特征波段发现与重金属含量提取, 该方法基于野外实测数据集与环境星高光谱遥感图像, 选取叶片铜离子含量作为重金属铜污染程度的指示因子, 利用44组德兴铜矿植被覆盖区的叶片铜离子含量数据与逐步多元线性回归与交叉验证方法, 实现了环境星高光谱反射光谱与叶片铜离子含量的统计建模。 将统计模型应用于德兴铜矿研究区, 生成了德兴铜矿植被覆盖区叶片铜离子含量分布图。 结果表明, 该工作建立的重金属含量估计模型具有明显的统计学意义, 叶片铜离子含量对516 nm附近的冠层反射光谱最为敏感。 矿区铜含量制图结果表明, 德兴铜矿植被覆盖区铜离子含量的分布范围介于0～130 mg·kg-1之间, 铜离子含量在德兴市东南角和铜矿周围的植被覆盖区域含量最高, 均介于80～100 mg·kg-1之间。 制图结果可以为德兴铜矿重金属铜污染的预防与治理提供基础数据支持。

为了探索玉米(Zea mays L.)叶片反射光谱时间变化规律, 对21个叶位的玉米叶片进行了每天一次的反射光谱测量, 获得了玉米活体叶片整个生命周期反射光谱数据1 261条。 在此基础上采用光谱相关图方法, 对400～960 nm的可见光、 近红外波段的玉米叶片反射光谱进行分段拟合, 获得了7个表征玉米叶片反射光谱时间变化规律的拟合参数, 并对这7个参数的时间变化趋势采用二元二次多项式进行拟合。 结果表明该方法对单片叶片反射光谱的拟合效果非常理想, 其中98.7%的叶片反射光谱拟合复相关系数r大于0.99, 80.9%的叶片反射光谱拟合均方根误差RMSE小于0.001 5。 将所有数据的拟合结果与原始数据进行比较, 复相关系数r为0.9978, 均方根误差RMSE为0.010 5, 拟合结果表明该方法较好地保持了反射光谱时间变化的趋势, 能够充分利用叶片反射光谱的相关性, 有效地表征玉米叶片反射光谱随时间变化的规律。

典型农作物在受到重金属Cu胁迫的情况下, 日光诱导荧光辐射特征会发生变化, 可以间接地反映植被受重金属胁迫的强度。 采用不同含量的Cu溶液或Cu污染土壤作为培养基质, 选择小麦、 豌豆和白菜三种典型农作物进行Cu胁迫实验, 通过地物光谱仪和积分球耦合测量方式获得在不同Cu胁迫强度下的植物叶片的表观反射光谱。 基于叶片荧光光谱特性, 采用模型反演的方法将表观荧光光谱从表观反射光谱中提取出来, 并采用三种算法(GM, AM和LM)对表观荧光光谱进行重吸收校正, 获得了在不同Cu含量胁迫下典型农作物的荧光光谱, 并建立了远红荧光峰(FRF)高度与叶片中Cu含量之间的正相关关系。

基于耦合的叶片与冠层辐射传输模型，研究并使用了改进的植被指数提取植被含水量，以实现植被水分含量的遥感监测.使用PROSAIL模拟的高光谱数据，首先对NDVI、WI、NDWI、MSI、CSI及NDII等已有的植被指数提取含水量进行可行性分析比较.结果显示NDVI不能估算出植被含水量，CSI估算能力也不理想，其余四个指数WI,NDWI,NDII,MSI估算植被含水量时相关系数平方在0.76左右；之后对NDWI提取植被含水量进行了敏感因子分析，结果表明NDWI与MCARI具有较好的线性关系，从而得出改进的植被含水量估算方法.该方法可以较好地去除LAI的干扰，估算的相关系数平方提高为0.97，增加了27%，估算残差由初始的0.0156降低为0.00535，减少了65%.