近日，我院亚热带生态系统和大气研究团队(STEAR)许明珠博士与中科院地理科学与资源研究所、南京大学国际地球系统科学研究所等单位的研究者合作，在遥感领域top期刊ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing（IF=11.774）和IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（IF=8.125）上分别发表了学术论文“Retrieving global leaf chlorophyll content from MERIS data using a neural network method”和“A 21-year time-series of global leaf chlorophyll content maps from MODIS imagery”，展示了在全球植被叶片叶绿素含量遥感制图方面取得的重要研究进展。陈镜明院士博士后许明珠为两篇论文的第一作者，陈镜明院士和中科院地理资源所的刘荣高研究员为通讯作者，福建师范大学为第一署名单位。
叶片叶绿素含量数据对了解植被光合能力和估算生态系统碳水通量意义重大。近二十年来，大量研究致力于叶片叶绿素含量的光学遥感制图，但直到2020年才有第一套全球遥感产品发布。然而，该产品时间跨度短，且没有很好地体现出叶片叶绿素含量的季节波动特征，难以应用到大尺度碳水通量模拟之中。为此，许明珠博士针对MERIS和MODIS两种各具优势的传感器数据，分别开发了叶片叶绿素含量反演模型，重点考虑了叶面积指数和冠层非光合物质等结构参数的对叶片叶绿素含量反演的影响；基于MERIS和MODIS数据分别生成了两套全球植被叶片叶绿素含量遥感产品；MERIS产品提供了2003-2012年7天时间间隔、300米空间分辨率时空连续的叶片叶绿素含量数据，与现有产品相比，具有更为真实的叶片叶绿素含量季节变化特征；MODIS产品提供了2000-2020年8天时间间隔、500米空间分辨率时空连续的叶片叶绿素含量数据，是目前时间跨度最长的叶片叶绿素含量产品。研究成果对区域和全球陆地碳水循环研究具有重要的应用价值。
以上研究成果得到了中国博士后科学基金、国家自然科学基金等的资助。
文章链接：
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.08.003
https://doi.org/10.1109/TGRS.2022.3204185
图1. 基于MERIS卫星数据生成的全球植被叶片叶绿素含量月合成图（2011年1、4、7、10月）
