植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)指植被在单位时间、单位面积由光合作用产生的有机物质总量扣除自养呼吸消耗后剩余的部分。NPP可以有效的反映出温度、降水、太阳辐射等情况对于植被生长的影响,对于评价陆地生态系统健康状况,分析全球碳循环过程有着重要的意义,目前研究NPP多使用国外的极轨卫星数据,而静止卫星相比于极轨卫星,拥有高频次观测、覆盖区域广的优点,便于去除云层的遮蔽以获取地表信息,国产卫星的遥感能力也在不断提高。本研究基于国产静止卫星的可见光与红外数据、地表温度数据,结合土地覆盖类型分布数据和数字高程数据,利用改进的CASA(Carnegie Ames Stanford Approach)模型,开发了基于国产静止卫星的NPP估算系统,并对所用的数据、产品、最终的NPP结果进行了细致的质量评估。之后根据中国不同地区的气候对中国陆地地区进行分区,研究不同区域植被NPP对水分、温度、太阳辐射、植被等因素变化的响应,拓展了国产卫星数据的利用。主要工作如下:(1)基于国产静止卫星的NPP估算系统的设计与实现。针对国产静止卫星数据,利用Java和Python语言,实现了基于国产静止卫星的植被净初级生产力估算系统,并针对静止卫星数据量大的特点进行了优化。系统功能强大,界面友好,处理效率高,可以促使国产静止卫星数据的应用与推广。(2)评估了国产静止卫星数据以及通过改进的CASA模型模拟的NPP。在研究时间内,基于风云四号数据的NDVI与MOD13A2产品的相关系数均大于0.6,平均值为0.73,且含云量上普遍低于MOD13A2;FY-2G地表温度产品与MOD11A2相关系数均大于0.4,90%的时间内相关系数大于0.6,相关系数平均值为0.7;在NPP总量上,基于国产静止卫星的NPP与MO17A2H产品相关系数为0.78,均方根误差为46.38Mt,两者在总量上吻合较好,FY-NPP含云量也全面低于MOD17A2H产品。(3)分析了中国各地区NPP变化的驱动因子。将中国陆地地区依自然条件划分为北方地区、南方地区、青藏地区、西北地区,分析各地区对于水分、温度、植被、太阳辐射的响应后,发现北方地区的植被NPP对季节变化导致的水分、温度条件变化最敏感,其次则是西北地区;南方地区和青藏地区对温度、水分、植被变化的响应不太强烈;而对植被NPP与太阳辐射值的相关性分析发现,各地区不会因为地理位置或气候的不同而使得植被NPP对太阳辐射变化的响应程度有较大的不同。