陆地生态系统植被生产力一直是全球变化领域内的研究热点,对其模拟的准确与否直接决定了后续碳循环要素的模拟精度,也关系到能否准确评估陆地生态系统对人类社会可持续发展的支持能力。遥感数据因其能够提供时空连续的植被变化信息,在区域植被生产力的模拟中扮演了不可替代的角色。目前遥感模型可以分为统计模型和过程模型2类。前者主要基于植被指数等与观测值的统计关系,从最初的线性关系发展到利用回归树等多变量的统计模型。后者则是基于光能利用率原理,借助于遥感数据的时空连续性实现对区域和全球植被生产力的准确评估。然而,这些模型在计算植物冠层吸收的光合有效辐射比例、环境对最大光能利用率的限制等诸多方面存在显著的差异,对于一些关键的生态系统过程描述不完善,总体而言模拟能力仍然有待提高。此外,遥感数据也被广泛地应用于动态植被模型的发展和应用中,为模拟提供植被类型、叶面积指数等关键的输入数据。后续的研究应该进一步改进模型公式,发展集合预估算法,并应考虑由于输入数据和参数的不确定性而导致的区域模拟误差,以提高对区域植被生产力的模拟精度。