长江口滨海湿地作为我国典型的潮滩型湿地资源,具有重要生态价值。该湿地主要本地物种芦苇（Phragmites australis）长期面临外来物种互花米草（Spartina alterniflora）入侵而引发的面积减少、功能退化等威胁。芦苇、互花米草混合生长区是外来物种入侵与本地物种保护的关键区域,管理者和生态学家迫切需要了解两物种在该区域的生长状况,以科学评估互花米草的入侵能力,采取适当的针对本地物种的保护措施。湿地可进入性差,人工监测费时费力,而混合生长区受自然条件影响存在复杂的空间动态变化,常规定点监测方式难以满足需求。遥感作为一种覆盖范围广,且能实现快速监测的有效手段,已成功应用于湿地植被动态监测。同时,遥感光谱信息丰富的特点能被用于定量反演叶绿素等反映植物生长状况的生化成分含量,进而定量反映植物生长状况。但目前湿地植被遥感以物种分类等定性研究为主,针对湿地植被生化参数的定量遥感反演研究较为缺乏,而针对多种植被混合生长而形成种间竞争下的定量反演研究则更为缺乏。针对以上问题,本论文以上海市崇明岛长江口滨海湿地为研究区,选择滩涂湿地主要本地物种芦苇和入侵物种互花米草为研究对象,设计并开展了三年地面控制实验和野外实测工作,从叶片和冠层尺度分析单一物种和两者混合情况下的光谱特征差异,在此基础上对其叶绿素含量开展定量反演研究。论文的主要的研究内容及研究结果如下:（1）研究比较了控制箱中芦苇、互花米草在不同比例混合（模拟混合生长区种间竞争）、不同氮素水平（模拟江水富营养化）和不同水位水平（模拟潮位）下的叶片与冠层实测光谱。结果表明,三种控制实验处理均会对叶片和冠层光谱产生影响,且这种影响因芦苇和互花米草物候期的差异而在不同月份呈现出不同特征。（2）研究了芦苇、互花米草在单一物种和混合生长条件下,叶片和冠层叶绿素含量的统计反演方法。通过比较对叶绿素含量敏感的主要光谱指数建立的纯光谱指数模型,经谐波分析（Harmonic Analysis,HA）和黄希尔伯特变换（Hung Hilbert Transform,HHT）得到的纯频率指数模型,以及融合两类指数建立的光谱-频率结合的混合指数模型,结果表明,当在物种混合时进行叶绿素含量反演,三种模型的反演精度都比单一物种时的精度有所降低,但总体来看,光谱-频率混合指数模型精度最佳,更适合用于芦苇、互花米草混合生长区的叶绿素含量定量反演。（3）运用无人机高光谱影像研究了野外湿地芦苇与互花米草的叶绿素含量定量反演。结果表明,融合光谱-频率指数的统计反演模型在纯芦苇、纯互花米草和两者混合生长区下的反演精度均优于纯光谱指数模型和纯频率指数模型,反映出该方法在野外更具有适用性。论文的创新之处在于:（1）提出并通过实验证明了芦苇、互花米草混合生长会对叶绿素含量反演产生显著影响,是导致两者混合生长区叶绿素含量反演不确定性的因素之一;（2）将频率域信息应用到湿地定量反演中,并通过实验证明了频率域指数在芦苇、互花米草混合情形下叶绿素含量反演中的重要性,所受种间竞争干扰小于光谱指数,体现出光谱与频率指数的融合在物种混合的复杂场景下与叶绿素浓度之间具有更好的统计关系;（3）发现融合光谱指数和频率域指数建立的叶绿素反演模型,受芦苇、互花米草混合的干扰小,并利用模型模拟数据、控制实验数据和无人机野外数据对模型的适用性进行了验证。