技術特征：

1.一種植被光合有效輻射吸收率的遙感估算方法，其特征在于，所述方法包括：

以微分法對原始光譜曲線進行前置處理，對原始光譜曲線波段上各采樣點按公式：計算其二階微分量，從而得到二階微分曲線，并利用二階微分曲線對原始光譜曲線進行去噪預處理，其中，λ_i代表波段上第i個采樣點的波長；R_i代表波段上第i個采樣點的原始光譜反射率；SDR_i代表波段上第i個采樣點的二階微分，i＝1，2......N，N為樣本點數，即二階微分曲線在波段上的總點數；

對去噪預處理后的光譜曲線進行去包絡線處理，得到去包絡線后的光譜曲線；

利用所述去包絡線后的光譜曲線，識別特征吸收峰并提取其光譜吸收指數SAI；

根據所述特征吸收峰SAI的，獲取融入可見光-近紅外高光譜吸收特征的新型植被指數，從而進行植被光合有效輻射吸收率FAPAR的遙感估算。

2.根據權利要求1所述方法，其特征在于，所述去噪預處理具體包括以下步驟：

如果二階微分曲線在波段上某采樣點的數值小于或等于反射率，即SDR_i≤R_i，則該采樣點為真實曲線所經過的點(λ_i，R_i)，將其保留；反之，如果該采樣點的值大于反射率，即SDR_i＞R_i，則為噪聲，將其去掉；對于波段上保留的采樣點進行平滑操作，根據下式重新計算波段上保留的采樣點的反射率，

其中，w是窗口選擇的點的個數，N是樣本點數，即二階微分曲線在波段上的總點數。

3.根據權利要求2所述方法，其特征在于，所述對去噪預處理后的光譜曲線進行去包絡線處理具體包括以下步驟：

設所述去噪預處理后得到的R_i組成數組R_i，i＝1，2......N；

波段上的采樣點波長組成數組λ_i，i＝1，2......N；

A.i：＝1，將R₁，λ₁加入到包絡線節(jié)點表中；

B.求新的包絡節(jié)點，如i＝N，則結束，否則j：＝i+1；

C.連接i，j；檢查(i，j)直線與反射率曲線的交點，如果j＝N則結束，將R_j，λ_j加入到包絡線節(jié)點表中，否則：

a.m＝j+1；

b.如果m＝N則完成檢查，j是包絡線上的點，將R_j，λ_j加入到包絡線的節(jié)點表中，i＝j轉到B；

c.否則，求i，j與λ_m的交點R1_m；

d.如果R_m＜R1_m，則j不是包絡線上的點，j：＝j+1轉到B；如果R_m≤R1_m則i，j與光譜曲線最多有一個交點，m：＝m+1，轉到b；

D.得到光譜曲線的包絡線節(jié)點后，將相鄰的節(jié)點用直線段依次相連，求出λ_i，i＝1，2......N所對應的折線段上的點的函數值h_i，i＝1，2......N，從而得到該光譜曲線的包絡線，顯然有R_i≤h_i；

E.對求出的包絡線按公式對光譜曲線進行包絡線消除。

4.根據權利要求3所述方法，其特征在于，所述利用所述去包絡線后的光譜曲線，識別特征吸收峰并提取其光譜吸收指數SAI具體包括以下步驟：

去包絡化后的光譜曲線有明顯的波峰和波谷特征，選擇表征葉綠素光合有效輻射強吸收的藍波段吸收峰M0、紅波段吸收峰M1以及對葉片水分含量敏感的近紅外波段吸收峰M2與M3作為對植被光合有效輻射吸收率敏感的特征吸收峰；

其中，S1是一個吸收峰右肩、S2是一個吸收峰左肩、M是一個吸收峰峰值點，令：

R₁、λ₁分別為吸收峰右肩S1的反射率和波長位置；

R_M、λ_M分別為吸收峰峰值點M的反射率和波長位置；

R₂、λ₂分別為吸收峰左肩S2的反射率和波長位置；

對特征吸收峰的光譜吸收指數SAI進行如下公式提?。?/p>

SAI＝[(λ_m-λ₂)/(λ₁-λ₂)×R₁+(1-(λ_m-λ₂)/(λ₁-λ₂))×R₂]/R_m。

5.根據權利要求4所述方法，其特征在于，所述根據所述特征吸收峰SAI的，獲取融入可見光-近紅外高光譜吸收特征的新型植被指數具體包括以下步驟：

通過對特征吸收峰SAI進行數學變化，構建新型植被指數：

$SAIVI=\frac{C_1-C_2}{C_1+C_2}=\frac{{\mathrm{SAI}}_{M0}\×{\mathrm{SAI}}_{M1}-{\mathrm{SAI}}_{M2}\×{\mathrm{SAI}}_{M3}}{{\mathrm{SAI}}_{M0}\×{\mathrm{SAI}}_{M1}+{\mathrm{SAI}}_{M2}\×{\mathrm{SAI}}_{M3}},$

其中，SAI_Mx為吸收峰Mx的SAI值，其分子與分母均包含C1與C2，其中，C1由對葉綠素濃度敏感的藍波段吸收峰M0、紅波段吸收峰M1的SAI的乘積構成，C2由對葉片水分含量敏感的近紅外波段吸收峰M2與M3的SAI的乘積構成。

6.一種植被光合有效輻射吸收率的遙感估算裝置，其特征在于，所述裝置包括：

微分處理單元，用于以微分法對原始光譜曲線進行前置處理，對原始光譜曲線波段上各采樣點按公式：計算其二階微分量，從而得到二階微分曲線，并利用二階微分曲線對原始光譜曲線進行去噪預處理，其中，λ_i代表波段上第i個采樣點的波長；R_i代表波段上第i個采樣點的原始光譜反射率；SDR_i代表波段上第i個采樣點的二階微分，i＝1，2......N，N為樣本點數，即二階微分曲線在波段上的總點數；

去包絡線處理單元，用于對去噪預處理后的光譜曲線進行去包絡線處理，得到去包絡線后的光譜曲線；

SAI提取單元，用于利用所述去包絡線后的光譜曲線，識別特征吸收峰并提取其光譜吸收指數SAI；

FAPAR估算單元，用于根據所述特征吸收峰SAI的，獲取融入可見光-近紅外高光譜吸收特征的新型植被指數，從而進行植被光合有效輻射吸收率的遙感估算。

7.根據權利要求6所述裝置，其特征在于，所述微分處理單元的去噪預處理具體包括以下步驟：

如果二階微分曲線在波段上某采樣點的數值小于或等于反射率，即SDR_i≤R_i，則該采樣點為真實曲線所經過的點(λ_i，R_i)，將其保留；反之，如果該采樣點的值大于反射率，即SDR_i＞R_i，則為噪聲，將其去掉；對于波段上保留的采樣點進行平滑操作，根據下式重新計算波段上保留的采樣點的反射率，

其中，w是窗口選擇的點的個數，N是樣本點數，即二階微分曲線在波段上的總點數。

8.根據權利要求7所述裝置，其特征在于，所述去包絡線處理單元，具體用于：

設所述去噪預處理后得到的R_i組成數組R_i，i＝1，2......N；

波段上的采樣點波長組成數組λ_i，i＝1，2......N；

A.i：＝1，將R₁，λ₁加入到包絡線節(jié)點表中；

B.求新的包絡節(jié)點，如i＝N，則結束，否則j：＝i+1；

C.連接i，j；檢查(i，j)直線與反射率曲線的交點，如果j＝N則結束，將R_j，λ_j加入到包絡線節(jié)點表中，否則：

a.m＝j+1；

b.如果m＝N則完成檢查，j是包絡線上的點，將R_j，λ_j加入到包絡線的節(jié)點表中，i＝j轉到B；

c.否則，求i，j與λ_m的交點R1_m；

d.如果R_m＜R1_m，則j不是包絡線上的點，j：＝j+1轉到B；如果R_m≤R1_m則i，j與光譜曲線最多有一個交點，m：＝m+1，轉到b；

D.得到光譜曲線的包絡線節(jié)點后，將相鄰的節(jié)點用直線段依次相連，求出λ_i，i＝1，2......N所對應的折線段上的點的函數值h_i，i＝1，2......N，從而得到該光譜曲線的包絡線，顯然有R_i≤h_i；

E.對求出的包絡線按公式對光譜曲線進行包絡線消除。

9.根據權利要求8所述裝置，其特征在于，所述SAI提取單元，具體用于：

去包絡化后的光譜曲線有明顯的波峰和波谷特征，選擇表征葉綠素光合有效輻射強吸收的藍波段吸收峰M0、紅波段吸收峰M1以及對葉片水分含量敏感的近紅外波段吸收峰M2與M3作為對植被光合有效輻射吸收率敏感的特征吸收峰；

其中，S1是一個吸收峰右肩、S2是一個吸收峰左肩、M是一個吸收峰峰值點，令：

R₁、λ₁分別為吸收峰右肩S1的反射率和波長位置；

R_M、λ_M分別為吸收峰峰值點M的反射率和波長位置；

R₂、λ₂分別為吸收峰左肩S2的反射率和波長位置；

對特征吸收峰的光譜吸收指數SAI進行如下公式提?。?/p>

SAI＝[(λ_m-λ₂)/(λ₁-λ₂)×R₁+(1-(λ_m-λ₂)/(λ₁-λ₂))×R₂]/R_m。

10.根據權利要求9所述裝置，其特征在于，所述FAPAR估算單元，具體用于：

通過對特征吸收峰SAI進行數學變化，構建新型植被指數：

$SAIVI=\frac{C_1-C_2}{C_1+C_2}=\frac{{\mathrm{SAI}}_{M0}\×{\mathrm{SAI}}_{M1}-{\mathrm{SAI}}_{M2}\×{\mathrm{SAI}}_{M3}}{{\mathrm{SAI}}_{M0}\×{\mathrm{SAI}}_{M1}+{\mathrm{SAI}}_{M2}\×{\mathrm{SAI}}_{M3}},$

其中，SAI_Mx為吸收峰Mx的SAI值，其分子與分母均包含C1與C2，其中，C1由對葉綠素濃度敏感的藍波段吸收峰M0、紅波段吸收峰M1的SAI的乘積構成，C2由對葉片水分含量敏感的近紅外波段吸收峰M2與M3的SAI的乘積構成。