针对草原土壤属性高光谱监测过程中地表枯落物对土壤光谱建模精度的影响。 以呼伦贝尔典型草原土壤光谱为研究对象, 通过室内模拟光谱实验及野外光谱实测验证, 分析混合光谱特征, 揭示枯枝落叶层对土壤光谱影响的规律, 提出了基于光谱相似值约束下的盲源分离ICA算法, 对混合光谱进行解混, 削减枯枝落叶层对土壤光谱的影响。 结果表明, (1)随枯枝落叶盖度增加, 光谱纤维素吸收指数(CAI)增加, 呈二次回归递增趋势, 可有效检验混合光谱中枯枝落叶的覆盖程度； (2)混合光谱在700 nm跃迁波段有明显的斜率陡增现象, 并在1 680及1 754 nm处存在微弱的木质素吸收特征, 在2 100 nm附近处出现强吸收特征； (3)优化后的BSS-ICA算法可有效分离枯枝落叶同土壤的混合光谱, 进而提升野外光谱估测有机碳含量的精度, 分别利用偏最小二乘回归(PLSR)、 支持向量机(SVM)及随机森林(RF)对解混前后光谱建立预测有机碳预测模型； 其中SVM模型预测精度最高, 预测集的R2从0.71提高到0.75, RMSE从4.82 g·kg-1降低到4.50 g·kg-1。 通过实验研究对定向去除外部环境参数中的地表枯枝落叶层对土壤高光谱影响进行了实证, 并通过野外实测数据验证解混算法的有效性, 为完善野外原位光谱数据反演及监测土壤理化属性提供理论依据。

枯落层盖度的定量估算对于植被防蚀功效的评价具有重要作用。 在陕北黄土丘陵沟壑区选取典型落叶林和退耕草地作为光谱测试样地, 通过室内和野外实验分析枯落层—土壤混合场景的光谱变化规律, 研究高光谱指数NDLI(normalized difference lignin index)和CAI(cellulose absorption index)估算枯落层盖度的有效性。 结果表明, 受颜色及含水量等因素的影响, 不同盖度枯落层—土壤混合场景的光谱反射率呈现不同的变化规律。 干和湿状态下, 随着枯落层盖度的增加混合场景的NDLI、 CAI指数值均呈现增大的趋势, CAI与枯落层盖度的相关性高于NDLI, R2最高为0.98(阔叶林和退耕草地干的混合场景), CAI能够更有效地估算枯落层盖度。 野外实测验证了室内实验结果, 退耕草地混合场景的CAI值与枯落层盖度相关性最高(R2=0.90), 野外条件下两种高光谱指数估算枯落层盖度的有效性均有一定程度的降低。 该研究为枯落层盖度的遥感定量反演提供了基础与依据。