科研进展 | JAG: 大光斑高光谱激光雷达遥感辐射传输模型从垂直视角解锁森林叶绿素分布密码

大光斑高光谱激光雷达辐射传输模型:垂直视角解锁叶绿素分布密码当森林的 “健康密码” 藏在垂直分层的枝叶间传统遥感技术难以触及森林冠层中下层的生化奥秘近日电子科技大学定量遥感团队白杰副研究员师资博士后在遥感领域国际顶级期刊International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation发表研究。该研究通过首个大光斑全波形高光谱激光雷达(Full-waveform large-footprint hyperspectral LiDAR , LFHSL)辐射传输模型 首次从垂直分层光谱视角揭示森林叶绿素分布异质性创新性提出 “光谱指数时间廓线Spectral Index Time Profile, SITP” 概念探索大光斑高光谱激光雷达在复杂森林区域分层植被健康状况诊断潜力让乔木、灌木、草本层的叶绿素含量精准 “显形”。这项研究从理论视角破解了复杂森林垂直生化监测的技术瓶颈更为大光斑多光谱/高光谱星载激光雷达传感器研发提供了关键指引助力森林健康管理与异常扰动早期预警期刊名称International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation所属分区中国科学院一区TOPIF8.6第一作者白杰 副研究员通讯作者李世华 教授1 研究背景复杂森林的垂直结构与光谱异质性是遥感监测核心难题叶绿素等生化成分的垂直分布直接关联森林健康与生态功能。传统被动光学遥感仅能捕捉像素平均反射辐射传统 LiDAR 缺乏光谱信息二者融合技术又受困于数据融合瓶颈难以精准获取中下层冠层生化数据。新兴高光谱 LiDAR 虽有潜力但大光斑场景验证不足无法满足大范围监测需求。本研究率先从理论视角通过构建大光斑高光谱激光雷达辐射传输模拟模型揭示了大光斑高光谱激光雷达森林分层健康状况诊断能力。研究成果丰富了森林垂直分层光谱监测的基础理论更为星载激光雷达传感器研发提供关键支撑对森林健康管理与异常扰动早期预警监测具有重要理论意义。2 研究方法LFHSL 模型构建基于 RAPID 辐射传输模型框架研发大光斑全波形高光谱 LiDAR 模拟模块涵盖 32 个离散波长400-2400nm本文依据中国科学院空天信息创新研究院高光谱激光雷达设备的有效范围设置 410-1030nm光谱分辨率 20nm激光光斑直径设为 35m可模拟复杂森林场景的大光斑全波形高光谱回波波形。图片虚拟森林场景设计构建三组森林模拟实验均包含树木、灌木、草本三层结构实验一固定位置保持植被空间位置不变仅改变各层叶绿素含量验证波形对垂直分层生化状态的区分能力实验二随机叶绿素固定植被结构参数随机分配各层叶绿素含量0-80μg/cm²开展 300 次模拟测试大光斑高光谱激光雷达量化森林分层叶绿素含量分布异质性的能力实验三随机位置 叶绿素植被空间位置和叶绿素含量均随机变化开展 300 次模拟评估大光斑高光谱激光雷达诊断分层叶绿素含量水平时对森林中植被位置的敏感性。创新指标与反演方法提出 “光谱指数时间廓线SITP” 概念表征激光路径上光谱指数的时序变化趋势时序对应垂直空间距离维度亦称光谱指数距离廓线并选取 4 种常用光谱指数CIgreen、NDVI、PRI、CARI通过线性回归方法反演叶绿素含量以 R² 和 RMSE 作为评估指标。3 研究内容验证 LFHSL 模型的基础性能通过实验一的两组对比场景观察高光谱回波波形是否能反映不同层叶绿素含量的差异初步验证模型的可行性图片2. 评估 SITP 指标的有效性分析 4 种光谱指数对应的 SITP 曲线判断其捕捉叶绿素垂直分布特征的能力筛选最优光谱指数量化叶绿素垂直反演精度通过实验二探究固定结构下模型对随机叶绿素含量的反演效果对比树木、灌木、草本层的反演性能差异图片测试模型的鲁棒性通过实验三的 “双随机” 场景分析植被空间位置对反演结果的影响验证模型在复杂森林结构中的适用性图片明确模型的敏感性对比植被位置模式和叶绿素含量对 SITP 曲线的影响判断模型对生化参数的敏感程度。4 研究结论本研究在构建首个大光斑全波形高光谱激光雷达LFHSL模型的基础上创新性提出 “光谱指数时间廓线SITP” 概念从垂直分层视角量化了森林叶绿素垂直分布异质性超 600 次模拟实验显示出大光斑高光谱激光雷达模型有望有效反演复杂森林不同高度处叶绿素含量平均水平其中上层树木和下层草本层反演精度最高中间层灌木层因受上层树冠遮挡估算精度相对较低R²0.801RMSE9.97μg・cm⁻²此外结果显示模型对叶绿素含量的敏感性显著高于植被空间位置分布。上述发现不仅证实了 LFHSL 在复杂森林垂直植被健康监测中的可靠性与应用潜力更为激光雷达模型研发及星载大光斑多光谱 / 高光谱 激光雷达传感器设计提供了关键支撑对森林健康管理与异常扰动早期预警具有重要基础理论意义和实践价值。文章信息Bai, J., Huang, H., He, B., Ma, L., Gao, S., Peng, S., Yang, X., Hao, Y., Dong, Y., Bi, K., Wang, L., Li, S., Niu, Z. (2026). The first large-footprint hyperspectral LiDAR model to attempt to reveal forest chlorophyll distribution heterogeneity from vertically layered spectral perspective utilizing 3D radiative transfer modeling. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 146, 105060. https://doi.org/10.1016/j.jag.2025.105060基金支持本研究获得国家自然科学基金青年科学基金C类项目(42501432)、国家自然科学基金面上项目(42371382; 42171377)、国资计划B档(GZB20250062)、遥感与数字地球全国重点实验室开放基金(OFSLRSS202516)等支持。作者简介白杰男电子科技大学副研究员师资博士后山西兴县人。长期从事高光谱激光雷达遥感理论、设备与关键技术研究。获得中国科学院院长优秀奖(2023)、中国科学院百篇优秀博士学位论文(2025)、中国激光雷达青年科学家奖(2025)、全国激光雷达优秀博士学位论文奖(2024)等。主持国家自然科学基金青年科学基金C类项目、国资计划B档、遥感与数字地球全国重点实验室开放基金、博士后面上项目、四川省文物考古研究院横向项目等课题7项。至今共发表SCI论文17篇其中第一作者在遥感领域国际权威期刊RSE(2)、ISPRS(1)、IEEE TGRS2、JAG(1)等发表SCI论文7篇出版《植被高光谱激光雷达遥感基础与应用》专著1部授权发明专利2项。曾是国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目2、中国科学院空天院重点部署项目等的主研人员。多次担任全国性遥感学术会议分论坛召集人与主持人目前受邀担任RSE、JAG 、IEEE TGRS、IJRS、Scientific Data等15个遥感主流SCI期刊及JRS、雷达学报审稿人。