追蹤生長季和地理區域中葉片性狀的變化是理解陸地生態系統功能的關鍵。野外光譜法是原位監測葉片功能性狀的有力工具，在農業、林業和生態學中都有許多應用，例如，葉片光譜已用于表征許多葉片理化特性，預測倍體水平，估計葉齡，甚至可以預測入侵植物對凋落物分解的影響。但目前尚不清楚是否可以開發通用統計模型來根據光譜信息預測性狀，或是否需要根據條件變化進行重新校準。特別是，生長季多個葉片性狀同時變化，是否可以從高光譜數據成功預測這些時間變化是一個懸而未決的問題。
 

基于此，為了填補研究空白，在本研究中，一組國際研究團隊利用標準實驗室方法（包括光捕獲和生長：N（%），δ15N（‰），δ13C（‰），葉綠素，可溶性C（%）和葉片含水量（LWC）；防御和結構：每單位面積的葉片質量（LMA g m-2）、總C（%）、半纖維素（%）、纖維素（%）、木質素（%）、總酚類（mg g-1）和單寧（mg g-1）；巖石衍生營養素：P（%）、K（%）、Ca（%）、Mg（%）、Fe（μg g-1）、Mn（μg g-1）、Zn（μg g-1）和B（μg g-1））和葉片光譜（利用光譜范圍為350-2500 nm的ASD FieldSpec 3進行測量，在350-1000 nm，采樣間隔為1.4 nm，在1000-2500 nm，采樣間隔為2 nm）追蹤了整個生長季的變化，研究了溫帶落葉樹木多種葉片性狀和光譜特性之間的聯系。旨在回答以下問題：（1）常見物種葉片的理化性狀在生長季如何變化？（2）葉片反射率在生長季如何變化？（3）生長季葉片理化性狀和光譜之間是否存在可預測的關系，從而使葉片光譜能夠不受時間限制地遠程追蹤森林生態系統功能的變化？然后評估葉片光譜是否可以在季節效應的影響下穩定地捕獲葉片性狀，為通過機載和星載傳感器的高光譜成像進行大尺度葉片性狀調查奠定基礎。

【結果】

理化性狀和光譜在整個生長季變化很大，雖然6月和9月之間收獲的成熟葉片變化較小。重要的是，葉片光譜可以準確預測大多數葉片性狀的季節性變化，成熟葉片的預測精度通常較高。然而，對于一些性狀，PLSR估算模型因物種而異，單一PLSR模型不能用于物種水平的準確預測。
 

8個落葉樹種葉片光譜及其變異性（平均反射率（a）和變異系數（b））的季節模式。

2017 年 5 -10 月，不同季節對英國劍橋Madingley林地21種葉片性狀全/特定光譜數據最佳PLSR性能的影響。

2017 年 5-10 月，不同物種對英國劍橋Madingley林地21種葉片性狀全/特定光譜數據最佳PLSR性能的影響。

【結論】

葉片光譜可成功預測整個生長季多種功能性葉片性狀，為機載和星載成像光譜技術監測和繪制溫帶森林植物功能多樣性奠定了一定基礎。


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