草地植物多样性的遥感监测受单位面积物种丰富、群落结构复杂等因素制约，一直是生物多样性监测领域的难点问题。当前主流遥感监测方法多基于“光谱变异假说”，该假说认为，植物群落内部的光谱越多样，物种往往越丰富。但在实际应用中，光谱多样性与植物多样性之间的关系并不稳定，正相关、弱相关甚至负相关均有报道。

　　为厘清影响上述二者关系的关键因素，中国科学院植物研究所白永飞研究团队依托内蒙古锡林郭勒草原生态系统国家野外科学观测研究站长期氮添加实验平台，利用无人机搭载的高光谱成像仪，并结合地面调查，系统评估了4种光谱多样性指标(CV、SV、CHA、SSR)在不同样方大小和不同影像分辨率下的预测表现，以及不同空间尺度的波段归一化、光谱波段分解和纳入绿度植被指数(NDVI)对预测表现的影响。

　　研究发现，通过将连续的光谱区间拆解为可见光、红边和近红外，并分别提取其光谱变异后联合建模，相比于不分解的整体区间，可有效改善植物多样性的预测精度。同时，选取合适的归一化处理方式总体上有助于提升预测效果，但局部归一化与全局归一化的相对优劣因评估指标而异。另外，影像分辨率粗化对预测精度的降低作用在小样方中更为显著，而在大样方中则得到明显缓解;其中，CHA对分辨率变化的稳健性最强，综合表现最佳。研究还发现纳入NDVI信息并非总能提升植物多样性预测，仅当光谱多样性本身预测能力较弱时，NDVI才能提供有效的补充信息。上述结果表明，成像光谱估算草地植物多样性的精度，取决于光谱处理方法、空间尺度与所选指标之间的关联度。这项研究为解释以往研究结论的不一致提供了新的视角，并为构建稳健、可扩展的草地植物多样性遥感监测流程提供了方法依据。

　　该研究成果于6月29日在线发表于国际学术期刊Computers and Electronics in Agriculture。植物所博士研究生吴智胜为第一作者，赵玉金副研究员为通讯作者。植物所白永飞研究员、中国科学院空天信息创新研究院郑朝菊博士、瑞士国家公园Christian Rossi副研究员等参与了研究。该研究得到国家自然科学基金面上项目、国家草业技术创新中心重大创新平台建设专项、内蒙古重大科技专项和国家重点研发计划青年科学家项目的资助。

　　文章链接：

　　https://doi.org/10.1016/j.compag.2026.112108

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