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　　近日，资环学院何彬彬教授负责的定量遥感团队在地球科学与遥感领域顶级期刊《Remote Sensing of Environment》发表题为“Chlorophyll fluorescence observed by OCO-2 is strongly related to gross primary productivity estimated from flux towers in temperate forests”的研究论文。资环学院博士生李星为论文第一作者，其导师何彬彬教授和美国新罕布什尔大学(University of New Hampshire) Xiao Jingfeng副研究员为通讯作者，电子科技大学为第一署名单位。

这是何彬彬教授团队2017年以电子科技大学为第一单位发表的第三篇地球科学与环境领域顶级期刊论文。另外两篇题为“Improving Fmask cloud and cloud shadow detection in mountainous area for Landsats 4–8 images”和“Retrieval of forest fuel moisture content using a coupled radiative transfer model”分别发表在《Remote Sensing of Environment》(Vol. 199, pp.107-119) 和《Environmental Modeling & Software》(Vol. 27, pp. 290-302)上。　

　　估算总初级生产力（GPP）的时空变化对生态系统功能，全球碳循环和气候变化具有重要意义。近年来，太阳诱导的叶绿素荧光（SIF）为大尺度监测植被光合作用提供了新的方法，被迅速用于GPP的估算。该论文首次使用最新的高空间分辨率轨道碳观测者2号卫星（OCO-2）的SIF反演产品，结合通量塔的GPP数据分析GPP和SIF在温带森林的关系。研究表明OCO-2的SIF能够很好的追踪通量塔GPP的季节性，与GPP具有很强的相关性。利用OCO-2 SIF能够很好的估算GPP，其表现等价或稍好于基于光能利用率算法的MODIS GPP模型。本研究证明了OCO-2叶绿素荧光估算温带森林GPP的强大能力，并揭示其在未来生态系统功能和碳循环研究的潜力和局限性。

　　OCO-2 SIF以及MODIS NDVI、EVI与通量塔GPP的季节性循环，（a）站点Park Falls（b）Willow Creek；SIF能够更好的追踪GPP的季节性和物候。

利用OCO-2 SIF估算的Park Falls 景观尺度的GPP

　　《Remote Sensing of Environment》是地球科学与遥感领域的顶级期刊，唯一被列入中科院JCR一区和Top的遥感期刊，2017年影响因子为6.265，五年影响因子为7.653；《Environmental Modeling & Software》是环境与计算机交叉学科顶级期刊，是中科院JCR一区和Top期刊，2017年影响因子为4.404，五年影响因子为4.979。

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　　http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425717303073

　　http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364815216304431