碳捕捉与储存(carbon capture and storage,CCS)技术可以减少CO2气体排放,从而减缓全球气候变暖。但把CO2液化后进行地质封存具有泄漏的风险,如何大面积、快速、高效地监测CO2泄漏点是一个技术难题。该文通过野外模拟试验,以大豆为试验对象,研究了地下储存的CO2轻微泄漏对地表植被及其遥感特征的影响。大豆在2008年6月4日播种,自7月4日开始CO2气体以1L/min的速度持续注入土壤中,每天测量土壤中CO2体积分数(土壤中CO2气体占土壤中总气体体积含量的百分比)、每周测量1次大豆叶片的SPAD值、光谱数据。试验结果表明,当土壤中CO2体积分数小于15%时,对照(CK)与CO2泄漏胁迫大豆SPAD值无显著性差异(P>0.1),当土壤中CO2体积分数大于等于15%时,CK与CO2泄漏胁迫大豆SPAD值具有极显著性差异(P<0.001),随着胁迫进行大豆会早熟、落叶,甚至枯死。利用连续统去除法对大豆的光谱数据进行处理,发现随着土壤中CO2体积分数的增大,在绿光区的光谱反射率逐渐增大,而其他波段则无明显变化规律。根据CO2泄漏胁迫下大豆的光谱变化特征,设计采用面积植被指数Area(510～590nm)(510～590nm光谱曲线所包围的面积)识别遭受CO2泄漏胁迫的大豆。结果表明,当土壤中CO2体积分数大于等于15%时,Area(510～590nm)指数可以较好地识别出遭受胁迫的大豆,且具有较高的可区分性及稳定性,但当土壤中CO2体积分数小于15%时,该指数在整个生育期内无法准确识别出遭受胁迫的大豆。该研究结果对未来地表生态评估、高光谱遥感监测CO2泄漏点具有重要意义与应用价值。
温室气体（CO2）过量排放可以导致全球气候变暖,而碳捕捉与储存（carbon capture and storage,CCS）技术是一种减少CO2气体排放的有效措施。但存储在地下的CO2有泄漏的风险,如何快速监测CO2轻微泄漏点是一个值得研究的问题。该文通过野外模拟实验,研究草地和大豆在CO2轻微泄漏胁迫下的冠层光谱特征,构建CO2轻微泄漏点高光谱遥感探测模型。在2008年5月—9月于英国诺丁汉大学Sutton Bonington校区（52.8N,1.2W）进行了野外模拟实验。实验共设置16个小区,8个草地及8个大豆地,其中各有4个小区进行CO2泄漏胁迫。冠层光谱采用美国ASD光谱仪进行测量,草地测量了6次数据,大豆地测量了3次数据。实验结果表明,草地与大豆地的冠层光谱反射率在580~680nm波段范围内随CO2泄漏胁迫程度的增大而增大,且在整个试验期内都保持同样的规律,因此构建面积指数AREA（580~680nm）（光谱曲线在580~680nm波段范围内包围的面积）识别遭受CO2泄漏胁迫下的植被。通过J-M距离检验,发现该指数能够较好地识别出CO2轻微泄漏胁迫下center区与core区的草地,但对edge区草地的识别能力不足（J-M距离小于1.8）;该指数可以可靠且稳健地识别出遭受CO2轻微泄漏胁迫的大豆。该研究结果可为未来应用高光谱遥感探测CO2轻微泄漏点提供理论依据与方法支持。
