中文摘要：

尽管目前科学家对气候变化的原因存在诸多争议，然而以减少CO2气体排放为目的的"碳捕捉与封存"技术已在多个国家开始进行试验。但封存在地下的CO2有泄漏的风险，一旦CO2泄漏进入土壤，究竟会对地表植被造成什么样的影响，目前相关研究较少。本项目拟通过野外实验，研究泄漏的CO2在土壤中的传播规律，探讨CO2泄漏对地表植被生长状态及冠层光谱响应规律的影响，构建高光谱遥感识别CO2泄漏区模型，为将来利用高光谱遥感识别CO2泄漏区奠定理论基础。本项目主要研究内容包括1）研究地下CO2泄漏在土壤中的传播规律通过测量不同空间点的土壤CO2浓度，研究其空间分布与传播规律；2）植被生理生化参数变化规律研究土壤中CO2浓度变化对植被生长状态的影响；3）植被光谱响应规律分析不同梯度CO2浓度区植被冠层光谱响应规律，提取植被敏感波段；4）构建遥感识别模型目标是能够利用高光谱遥感稳健地识别出CO2泄漏区。

结论摘要：

针对利用高光谱遥感通过探测地表植被变化而间接监测地下封存CO2轻微泄漏信息的研究目标，本研究通过地面模拟实验获取了地表植被的遥感数据、生化参数及其土壤中CO2浓度空间分布数据，绘制了土壤中CO2浓度空间分布图，分析了在CO2轻微泄漏胁迫下5种植物（玉米、大豆、甜菜、卷心菜、莴苣）生理生化参数及其单叶光谱变化规律，并与水浸胁迫实验进行了对比研究；同时也分析了2种植被（草地、大豆）的冠层光谱响应特征。本研究基于CO2轻微泄漏与水浸胁迫下5种植物叶片光谱响应特征，构建了CO2轻微泄漏胁迫下植被单叶尺度高光谱遥感识别模型3个，并分析了不同植物对CO2泄漏的敏感性，水浸胁迫植被识别模型2个；构建了基于草地、大豆冠层光谱的高光谱遥感识别模型2个。为了检验模型在不同尺度上的识别效果，对本研究在叶片尺度上构建的CO2轻微泄漏胁迫下大豆的高光谱识别模型利用其冠层光谱进行了验证，发现该模型在冠层尺度上也是适用的，且识别效果较好。这为将来利用航天、航空高光谱遥感监测地下储存CO2轻微泄漏点提供了理论与方法支持。通过项目全体人员的三年科技攻关，项目资助发表论文10篇，其中SCI检索8篇，EI检索6篇（其中同时被SCI收录4篇），申请公示发明专利1项，软件著作权1项，项目组培养在读博士1名，在读硕士2名。全面超额完成了任务书规定的各项指标。