中文摘要：

陆地碳循环遥感研究与估算日益受到关注。目前遥感碳模型中植被冠层吸收的光合有效比例(FPAR)一般用NDVI等植被指数计算,而NDVI随叶面积指数LAI增大到"3"左右就达到饱和。更值得注意的是碳循环研究的主要对象- - 森林的LAI都比较大,所以目前的FPAR模型在LAI数较高时会出现比较大的不确定性。 为了提高遥感估算植被吸收光合有效辐射的精度，改进目前遥感模型中对LAI较高时出现的信息饱和问题，本课题从植被冠层辐射传输和遥感探测机理分析出发，重点围绕高LAI时遥感中的信息饱和问题，开展不同波段信息传输规律分析，以及波段不同组合等综合信息的辐射传输规律和不确定性分析，建立高LAI情况下FPAR的新型遥感模型。进一步利用Monte Carlo数值模拟方法定量评价FPAR新遥感模型的精度和不确定性，结合973项目的支持与协助，开展植被冠层FPAR新遥感模型的野外实验验证。

结论摘要：

陆地碳循环遥感研究与估算日益受到关注。目前遥感碳模型中植被冠层吸收的光合有效比例(FPAR)一般用NDVI等植被指数计算,而NDVI随叶面积指数LAI增大到"3"左右就达到饱和。更值得注意的是碳循环研究的主要对象- - 森林的LAI都比较大,所以目前的FPAR模型在LAI数较高时会出现比较大的不确定性。 为了提高遥感估算植被吸收光合有效辐射的精度，改进目前遥感模型中对LAI较高时出现的信息饱和问题，本课题从植被冠层辐射传输和遥感探测机理分析出发，重点围绕高LAI时遥感中的信息饱和问题，开展不同波段信息传输规律分析，以及波段不同组合等综合信息的辐射传输规律和不确定性分析，建立高LAI情况下FPAR的新型遥感模型。进一步利用Monte Carlo数值模拟方法定量评价FPAR新遥感模型的精度和不确定性，结合973项目的支持与协助，开展植被冠层FPAR新遥感模型的野外实验验证。