中科院科研人员构建新型氮素遥感监测模型

日前，中科院南京地理与湖泊研究所罗菊花等人以芦苇为湿地代表植物，利用植被分层的方法，基于高光谱遥感技术，研究了芦苇的氮素垂直分布规律和遥感探测氮素的冠层有效深度，并在此基础上构建了考虑芦苇冠层氮素垂直分布特性的氮素遥感监测模型。研究结果近期发表在《遥感》上。

氮元素是引发湿地污染和湖泊富营养化的关键元素之一，也是湿地植物生长发育不可缺少的重要营养元素。湿地植物氮素含量是湖泊/湿地氮循环和水体富营养化生态模型的重要参数。

科研人员发现， 在芦苇生长盛期，芦苇冠层氮素存在明显的垂直分布梯度，从上层到下层氮素所占的平均比例依次为13%, 23%, 31%, 22%, 11%，呈现先增加后减小的抛物线变化趋势； 当芦苇的叶面积指数大于2时，芦苇前三层对芦苇光谱的贡献率最大，因此，前三层为芦苇氮素遥感监测的有效层，在实际研究中，应该采集前三层叶片的氮素平均值与冠层光谱构建芦苇冠层总氮遥感监测模型。科研人员构建了考虑氮素垂直分布的芦苇植株氮素遥感监测模型，该模型对芦苇全氮含量的反演精度可达80%以上。

该研究为下一步的植被氮素卫星遥感监测研究提供了理论支撑，是实现大面积快速监测湿地植被氮素及湿地植被地上氮储量遥感估算的前期基础，可为湿地植被的修复和流域内氮循环研究提供重要的数据基础。