近日，國家重點實驗室森林碳匯研究團隊在遙感領域國際頂尖期刊《Remote Sensing of Environment》（中國科學院1區Top，IF=13.85）在線發表題為“Improving extraction phenology accuracy using SIF coupled with the vegetation index and mapping the spatiotemporal pattern of bamboo forest phenology”（SIF結合植被指數改進物候提取精度和竹林物候時空格局制圖）的學術論文。國家重點實驗室森林碳匯研究團隊PI杜華強教授為通訊作者，李雪建副教授為共同通訊作者，博士研究生徐延鑫為第一作者，團隊負責人周國模教授指導相關研究工作，毛方杰副教授參與相關研究。
氣候變化影響物候，并通過物候(生長期開始SOS、生長結束EOS)調節植被光合等生理、生態過程。因此，物候對植被碳固定、碳水循環及其時空演變都有重要的影響，一直是國內外研究的前沿和熱點問題。目前，國內外多采用NDVI、EVI、EVI2和NIRv等植被指數(VIS)來提取植被物候時空分布信息的。然而，這些植被指數不能從光合過程揭示植被物候狀態，且難以提取亞熱帶森林植被物候信息。竹林是我亞熱帶森林生態系統的重要組成部分，固碳潛力強大，具有大年小年交替及爆發式生長等特殊物候現象，精準監測竹林物候及其時空分布對全面刻畫竹林碳循環過程具有重要意義。
日光誘導葉綠素熒光SIF為640至850nm波長范圍內植物能量的再釋放，是植物光合作用過程中的副產品，已被證明是反映總初級生產力GPP最直接的指標。本研究結合竹林冠層結構和光合過程，創新提出了一種基于衛星的日光誘導葉綠素熒光SIF耦合VIS的竹林物候遙感監測方法。該方法首先對SIF和VIS時間序列產品進行歸一化處理；然后取SIF和VIs均值并耦合SIF和VIs，構建新的植被指數SV；最后，采用時間序列重構法和閾值法提取中國竹林物候并分析其時空演化趨勢。
研究表明，SIF耦合VIS構建新的植被指數SV能夠更加精準的提取中國竹林SOS和EOS，與僅采用SIF進行物候提取信息提取的結構相比，精度R2分別提高了40.7%和7.7%，RMSE分別降低了24.7%和0.7%。分析表明，近10年(2011-2020年)，中國竹林的SOS主要集中在80-100天，且有提前趨勢；而EOS主要集中在300-320天，整體表現為延遲。研究結果為分析氣候變化對竹林生長及碳循環的影響提供了重要的數據支撐。
本研究得到國家自然科學基金、浙江省科技廳重點研發等項目資助。
（國家重點實驗室 宋瑞生）
浙ICP備11046845號-1 浙公網安備33018502001115號 
