基于高光谱遥感的作物光合参量反演方法研究进展
摘要：光合作用对作物的生长发育、产量的形成及干物质的积累起着至关重要的作用。高光谱遥感反演技术凭借其准确快速和不破坏植被的优势，现已成为作物植被光合数据参量定量分析的重要方法。作物光合参数的定量遥感反演不仅能够了解作物的生长发育状况，还可为基于遥感的生态系统反演模型提供参考数据。研究综述了近年来科学文献中高光谱光合反演的研究成果，主要介绍了作物光合参数高光谱反演技术及研究现状，包括高光谱数据预处理、光谱变换、特征波段筛选、光谱植被指数、线性回归模型、偏最小二乘回归（PLSR）、机器学习模型、BP神经网络建模和支持向量机（SVM）回归模型等，并在此基础上，对作物光合高光谱反演中存在的问题进行了探讨。（剩余7737字）