文章已发表在SCI期刊 Remote Sensing of Environment （分区：地球科学1区Top ，IF 11.4），评论可以沾沾好运~

标题为：RSPECT: A PROSPECT-based model incorporating the real structure of rice leaves

• 用叶片真实的内部解剖参数取代了结构参数。

• RSPECT利用解剖学信息模拟水稻叶片的光学特性。

• RSPECT模型能够精确估算叶片的生物物理参数。

辐射传输模型（RTMs）通过模拟叶片内光的机械传播过程，描述了光如何在叶片中被吸收、散射和透射。PROSPECT模型基于可测量参数（叶片生化成分）与一个不可测量参数（由叶片结构参数（N）表征的叶片解剖结构）。N对叶片光学特性的影响已通过多项局部与全局敏感性分析得到研究。另有研究直接评估了叶片解剖结构对光谱反射率（尤其在近红外波段）的影响。然而，N与解剖结构之间的关系尚不明确。

本研究利用基于光线追踪的三维水稻叶片模拟器eLeaf，建立了叶片解剖特征与光谱特性之间的关联，从而能用可测量的叶片解剖参数替代PROSPECT-4模型中的N，并开发出RSPECT模型。其中，小叶脉处叶片厚度、泡状细胞处叶片厚度、小叶脉处叶肉厚度以及两个小叶脉间距离等参数可有效预测N值。RSPECT模型在光谱模拟精度上达到与PROSPECT-4相当的水平，并且更适合用于水稻叶片理化特性的参数反演，其叶绿素含量、等效水厚度和干物质含量的反演相对均方根误差分别为7.4%、5.6%和7.5%。

总之，RSPECT通过整合可测量的解剖学特征改进了辐射传输建模，并为将这种方法推广至其他植被类型提供了理论框架。

        本研究构建的RSPECT模型基于叶片内部真实结构，采用具有实际物理意义的解剖学参数替代了PROSPECT-4模型中的N参数。相较于传统PROSPECT-4模型，RSPECT模型在难以直接测量的N参数基础上，新增了四个解剖学参数：LTMV（小叶脉处叶片厚度）、LTBC（泡状细胞处叶片厚度）、MTMV（小叶脉处叶肉厚度）和DTMV（小叶脉间距）。

        在验证数据集上，RSPECT模型能够精确模拟反射率光谱特征，尤其在800–1300 nm近红外波段表现优异。与PROSPECT-4模型相比，RSPECT模型在叶片生物物理参数估算方面取得显著提升，验证数据集中叶绿素含量与等效水厚度的反演相对均方根误差分别低于16.7%和20%。该模型更适用于水稻叶片理化参数反演，在RICE数据集上叶绿素含量、等效水厚度及干物质含量的反演相对均方根误差分别为7.4%、5.6%和7.5%。

研究表明，通过改进叶片内部结构特征的表征方式，可有效提升辐射传输模型的光谱模拟精度，进而提高模型反演理化参数的准确性。本文构建的RSPECT模型为其他作物类型的辐射传输建模提供了可借鉴的方法框架。

        本项目由辽宁省教育厅[项目编号LJKMZ20221058]、辽宁省兴辽英才计划[项目编号XLYC2203005]及国家自然科学基金[项目编号32201652]资助。特别感谢欧盟委员会联合研究中心（意大利，伊斯普拉）公开提供的LOPEX数据集、法国国家农业研究院昂热分院提供的ANGER数据集（http://opticleaf.ipgp.fr/index.php?page=home），以及萨斯喀彻温大学提供的LOTUS数据集（https://doi.org/10.20383/103.0606）。Yi Xiao获美国能源部科学办公室生物与环境研究司环境系统科学计划资助。本成果源自太平洋西北国家实验室河流廊道科学重点专项。同时，感谢LetPub（www.letpub.com.cn）在本文撰写过程中提供的语言协助。

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