叶绿素和类胡萝卜素是作物叶片中的两大主要的光合色素,是表征其光合作用能力和生长状况的重要指示因子,研究作物色素含量及其在冠层内部的垂直分布的时空动态变化对于长势监测、胁迫诊断、制定施肥决策、指导农业生产及病虫害监测等具有重大意义。遥感技术为作物冠层色素及其垂直分布反演和监测提供了及时有效的手段。然而,国内外关于此方面的研究还存在一些问题,例如:光谱指数对高含量的类胡萝卜素的饱和局限性、下垫面土壤和不同品种作物株型干扰降低类胡萝卜素反演精度、叶片叶绿素含量垂直分布遥感监测机理方法的不成熟,以及基于新发卫星数据特征的叶绿素含量监测方法有待研究等。针对以上研究中的局限性,本文以冬小麦为主,开展了基于近地和模拟高光谱数据的类胡萝卜素含量遥感反演、基于多角度高光谱数据的类胡萝卜素含量遥感反演、叶绿素垂直分布多角度高光谱遥感监测和基于Sentinel-2卫星数据的叶绿素含量遥感反演等四部分的研究工作,得到的主要结论如下:(1)针对类胡萝卜素含量遥感反演,研究人员提出了光谱指数,但一些指数对于高含量的类胡萝卜素存在饱和局限性,本研究基于实测高光谱数据构建了兼具抗饱和性和对冠层类胡萝卜素含量变化高度敏感的三角形比值指数(Carotenoid triangle ratio index,CTRI),并运用PROSPECT5+SAIL辐射传输模型研究了该指数的抗饱和性物理机制。与其他光谱指数相比,CTRI指数与冠层类胡萝卜素含量之间呈现线性关系,模型反演精度高,可表征整体类胡萝卜素含量的动态变化。(2)尝试采用非垂直多角度方式获取的光谱数据反演了作物冠层类胡萝卜素含量,研究表明,与垂直观测方式相比,20°到40°后向散射方向上获取的光谱反射率信息提高了类胡萝卜素含量的反演精度,特别是30°后向散射方向上以500 nm为中心的吸收深度和吸收面积光谱特征变量极大地减弱了作物株型和土壤背景的影响,与冠层类胡萝卜素含量相关性最高,反演模型R~2和RMSE分别为0.79和19.03 mg/m~2(3)采用多角度观测方式获取的冠层光谱数据可较为有效地探测作物叶片叶绿素含量垂直分布,但一些机理性问题,如叶绿素不同光谱吸收波段在冠层内部的穿透能力和用于反演的光谱指数形式需要进一步的研究。本文按照小麦不同叶位将其分为了上、中、下三层,通过对400-1000 nm范围内任意两波段以SR和NDVI形式,及任意三波段以CI(chlorophyll index)形式构建了光谱指数,系统分析了不同观测角度下的三类光谱指数和既有光谱指数与垂直层叶绿素含量之间的相关关系,定量得到了每一垂直层的最佳观测角度;考虑到植物叶片重叠效应和叶绿素吸收特征波段在冠层内部的穿透特征,明确了用来反演叶绿素垂直分布的敏感光谱波段组合,即短波绿光波段(以520 nm为中心)和近红外波段结合对上层叶绿素含量较为敏感,而红边波段(以695 nm为中心)和近红外波段结合更适合估测中下层的叶绿素含量。本文为地基和机载传感器的光谱选择和观测角度的设计提供参考依据。(4)研究了基于新发射的Sentinel-2卫星数据的叶绿素含量反演算法,将多种机器学习算法(核岭回归算法、高斯过程回归算法、随机森林和偏最小二乘算法)应用于作物叶绿素含量区域尺度反演,对比了植被指数方法的反演结果,并基于高斯过程回归算法反演得到了冬小麦多时相叶绿素含量区域填图,展现了冬小麦不同生育期的叶绿素含量动态变化,同时证实了Sentinel-2红边波段可提高叶绿素含量的反演精度。论文的主要创新性贡献包括:(1)针对冠层类胡萝卜素含量遥感反演存在的问题,新建了三角形比值指数CTRI,具有较强的抗饱和性且对类胡萝卜素含量高度敏感;探究了多角度非垂直观测方式获取的高光谱数据在作物类胡萝卜素含量反演中的应用潜力,提出了带有角度信息的光谱特征参数,通过减弱土壤和作物不同株型的干扰,提高了冠层类胡萝卜素含量反演精度。(2)明确了多角度遥感探测作物叶绿素含量垂直分布的一些机理性问题,通过综合考虑叶绿素不同光谱吸收波段在冠层内部的穿透能力和光谱指数形式等因素,得到了不同垂直层叶片叶绿素含量反演的敏感观测角度、最佳波段组合和光谱指数形式。(3)研究了基于新发射卫星Sentinel-2数据特征的作物叶绿素含量反演算法,并基于植被指数方法和多种机器学习算法证实了Sentinel-2红边波段在叶绿素反演中的重要作用,为Sentinel-2卫星在精准农业作物生化参数遥感监测应用提供理论基础。