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PROSPECT模型反演是获取叶片生化参数的有效方法。原始的PROSPECT模型反演是基于方向半球反射数据的。为了进一步在使用更为广泛的双向反射数据上进行应用，目前已经提出了一些基于双向反射系数(BRF)光谱的PROSPECT模型反演方法，但都只是基于固定的入射-观测几何上的测量数据。实际上，考虑到叶片的随机分布方向、不同的太阳入射角度以及传感器本身的宽视场角，遥感获取的反射数据中不可避免地包含多角度反射信息，这可能会影响叶片生化参数的估算精度。

基于此，多角度偏振光遥感实验室使用13个物种叶片的多角度(半球空间或主平面)BRF数据对七种PROSPECT模型反演方法的估算叶片生化参数性能进行评估。本研究选取的物种表面差异明显，具有不同的叶片反射角度分布特性(图1)，由此能够系统全面地评估PROSPECT反演方法对于叶片生化参数的估算性能。结果表明，在所有评估的反演方法中, 基于一阶导数的PROSPECT反演方法(PROFED)是去除镜面反射影响最为有效的方法(图2)，其不仅对于叶片叶绿素含量(C_ab), 类胡萝卜素含量(C_xc), 等效水厚度(C_w)和干物质含量(C_m)具有最强的估算性能，而且其估算精度对于观测角度变化不敏感(图3)。由此可见，PROFED能够实现在任意入射-观测几何条件下精准估算广泛植物物种的叶片生化参数，对基于叶片光谱的植物科学和生态学研究具有重要作用。

  该研究成果以“Evaluation of PROSPECT Inversion Approaches Using Multiangular Spectral Reflectance Factor of Leaves”为题发表在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing期刊上。我院博士研究生姚策为第一作者，孙仲秋教授和卢珊教授为通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金和中央高校基础研究基金的支持。

原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10412141

图1  三种植物叶片在560、670、865和1590 nm处的平均BRF分布(图中第一列表示的是主平面上的BRF分布，其他列表示的是半球空间上的BRF分布)。

图2  (a)不同PROSPECT模型反演方法重建的叶片样本41个观测角度反射系数(基于最佳拟合模型参数)的CV光谱。(b)在(a)中的光谱CV的均值直方图。红色字体代表最低的平均CV。

图3 不同PROSPECT模型反演方法的RMSE_adj极坐标等高线图（n = 42）。180° RAA对应主平面的前向散射方向。红色虚线表示最佳反演方法PROFED的结果。