叶绿素是植物体进行光合作用、进行第一性生产的重要物质,能够间接反映植被的健康状况与光合能力,同时也能反映植被受环境胁迫后的生理状态。高光谱遥感为快速、大面积监测植被的叶绿素变化提供了可能。该研究实测了不同水肥耦合作用下,大豆冠层的高光谱反射率与叶绿素含量数据,对二者进行了相关分析;采用特定叶绿素敏感波段建立了植被指数叶绿素估算模型;最后采用相关系数较大的波段作为神经网络模型的输入变量进行了叶绿素含量的估算。
　　目前高光谱遥感在监测植被,尤其是农作物的叶绿素含量方面取得的了很大进展。主要因为自然和人为造成的环境胁迫因子会直接影响植被叶绿素含量,换言之植被叶绿素含量遥感监测能够提供植被生理状态的有效信息,同时叶绿素含量与植被的N素含量、光合作用密切相关。植被叶绿素含量的高光谱遥感监测首先是在叶片级别开展的,进而在冠层级别得到修正或发展。
　　植物光合作用测定仪在中国,浙江大学部分学者较为深入研究了水稻生理参数的高光谱模型反演与估算、中国科学院遥感所与国家农业信息化工程技术研究中心部分学者则深入研究了水稻、小麦、玉米等作物的生物物理、化学参数高光谱模型,由于地域与仪器设备的关系,对大豆的生理参数的高光谱反演研究则很少,将人工神经网络应用到高光谱估算模型在国内也处于研究初期。