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高原湿地具有高、寒、干、植被种类单一且分布不均等特点，其生态系统十分脆弱，一旦遭到破坏，即会发生退化和逆向演替的现象。植被生长状况是度量高原湿地生态环境质量的重要因素，而植被的生长状况又可由植被参数（如叶面积指数）直接或间接地反映。因此，研究如何获取高原湿地时空连续的植被参数，动态监测高原湿地生态环境状况，具有重要的科学价值与现实意义。论文以我国青海省境内乌图美仁大草原湿地为研究区，基于多源遥感卫星影像数据和野外实地调查验证，以研究区植被叶面积指数为研究对象，利用遥感定量反演方法及同化技术对其在空间及时间上进行定量反演。最后，设计并实现了植被参数反演原型系统。论文主要研究工作及成果包括：（1）基于ACRM模型及查找表算法，利用Landsat TM及MODIS遥感影像数据，对研究区2011年7月上旬及8月下旬植被叶面积指数进行反演。研究中针对高原植被非均匀分布及病态反演等问题，采用了模型参数敏感度分析、研究区植被分类及反演结果规则化处理等技术方法。最后将叶面积指数野外实测值与反演值进行对比验证，结果显示：7月上旬实测值与反演值相关系数R2为0.82，均方根误差RMSE为0.25；8月下旬实测值与反演值相关系数R2达0.95，均方根误差RMSE为0.33，均表现出较高的反演精度。（2）采用集合卡尔曼滤波算法，将基于ACRM模型及MODIS遥感影像反演获取的叶面积指数同化进入动态模型。通过对动态模型状态变量实时更新，模拟出研究区2011年全年叶面积指数在时间序列上的分布情况。实验中，针对研究区植被的特殊性及先验知识的有限性，选用拟合的logistic模型代替复杂的植被生长模型作为同化流程中的动态模型。最后，将2011年7月上旬研究区植被叶面积指数实测值与同时期模拟值进行对比验证，结果显示：其相关系数R2为0.79，均方根误差RMSE为0.30，表现出较好的同化效果。（3）以植被参数反演模型及算法为基础，设计并实现了植被参数反演原型系统。该原型系统能高效、准确地获取与模拟草本类型植被重要参数在空间与时间尺度上的分布信息及变化特征。