La fluorescence induite par la lumière solaire (SIF) est un signal optique faible émis par la végétation lors de la photosynthèse sous un éclairage naturel. En tant que sonde non destructive de la photosynthèse des plantes, SIF est largement utilisé ces dernières années dans l'estimation de la productivité végétale, la surveillance du stress et la phénologie, ainsi que dans d'autres domaines. La réalisation d'observations SIF à proximité des tours au sol contribue à la compréhension des processus physiologiques et biochimiques de la végétation à une échelle fine, mais en raison de la faiblesse du signal SIF et de son chevauchement avec la réflexion des plantes, les méthodes conventionnelles ont du mal à assurer une observation directe de SIF. Il existe toute une série d'algorithmes inverses SIF basés sur les spectres de végétation, mais les études actuelles manquent encore de compréhension et de discussion sur les différences entre ces algorithmes et leur adaptation à différentes conditions. Par conséquent, sur la base de données hyperspectrales obtenues lors d'observations près de forêts de montagne, nous avons mené une analyse comparative et une évaluation de six algorithmes inverses SIF (sFLD, 3FLD, iFLD, SFM, SVD et BSF). Les résultats montrent : (1) les algorithmes traditionnels de la série FLD (sFLD, 3FLD et iFLD) donnent des résultats similaires (R2>0,86). Les résultats de l'algorithme SVD diffèrent fortement des autres algorithmes, tandis que les algorithmes SFM et BSF restent très corrélés. (2) Les algorithmes SFM, SVD et BSF montrent une précision et une stabilité supérieures par rapport à la série FLD traditionnelle (ΔR2 moyen=0,29 par rapport à NIRvR; ΔR2 moyen=0,10 par rapport à GPP), l'algorithme SFM parvient encore à maintenir une corrélation élevée avec GPP dans des conditions de forte couverture nuageuse ou de temps instable, il est donc le mieux adapté à l'inversion SIF dans des environnements complexes, tandis que l'algorithme SVD peut mieux refléter les variations de la végétation sous l'effet du rayonnement solaire à l'échelle diurne. (3) L'algorithme BSF est sensible au réglage de la hauteur d'observation et du poids préalable, mais insensible au paramètre de température. Lors de l'utilisation de l'algorithme BSF pour l'inversion SIF, un ajustement est nécessaire en fonction du contexte d'utilisation et des caractéristiques des données. La présente étude explique les différences entre six algorithmes typiques d'inversion SIF et fournit un guide pour le choix des algorithmes d'inversion SIF dans différentes situations à l'avenir.

Fluorescence induite par la lumière solaire (SIF) ; évaluation d'algorithmes inverses; observations au pied des tours; données hyperspectrales; productivité primaire brute totale (GPP); forêts de montagne