緑の先に：ハイパースペクトル反射データを用いた光合成能力の時間的変化の検出

地球の未来の炭素バランスと地域の炭素交換ダイナミクスは、植物の光合成と切り離すことができません。スペクトル植生指標は、植生の緑を示す代理として広く使用され、植生被覆や葉面積指数などの状態変数を推定するために用いられています。しかし、緑の葉が炭素を取り込む能力は、季節の変化によって変わる可能性があります。私たちは光合成能力を、RuBPカルボキシル化の最大速度（Vcmax）および再生成速度（Jmax）として定量化します。VcmaxおよびJmaxは、個体発生プロセスと気象変数との相互作用により、季節内で変動します。葉の反射スペクトルを使用したVcmaxおよびJmaxのリモートセンシングベースの推定は有望ですが、光合成能力の主要な決定因子、葉の反射スペクトル、およびこれらの変数を関連付けるモデル間の関係の時間的変動は評価されていません。この問題に対処するために、私たちは7週間の中夏の期間にハイブリッドポプラ（Populus spp.）を調査し、Vcmax、Jmax、および葉のスペクトル間の季節的に動的な関係を定量化しました。気体交換測定から得られたVcmaxおよびJmaxの現場推定値を、部分最小二乗回帰（PLSR）および新鮮な葉の反射分光法から得られた推定値と比較しました。PLSRモデルは、研究期間中のVcmaxおよびJmaxの動的時間的変動にもかかわらず頑健でした。植物ストレスの個体内変動は、PLSRモデルの予測能力をわずかに低下させました。ハイパースペクトル植生指標は、広く使用されている正規化差植生指数を含め、VcmaxおよびJmaxと良好に相関していました。私たちの結果は、PLSRを使用した植物の生理学的特性のハイパースペクトル推定が時間的変動に対して頑健である可能性を示しています。さらに、ハイパースペクトル植生指標は、ここで調査された状況に類似した文脈で光合成能力の時間的変化を検出するのに十分かもしれません。全体として、私たちの結果は、季節性および植物ストレスに関連した動的時間的変動の期間中に光合成能力の決定因子を推定するためのハイパースペクトルリモートセンシングの可能性を強調し、植物の生産性の推定と関連する炭素バジェットの特性化を改善します。