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毛竹生化组分含量直接影响和制约着植被生理生态过程,在生态系统的物质和能量循环中发挥着重要作用。准确掌握毛竹生长动态对于提高其经济和生态效益具有重要意义。本研究针对传统的植被生化组分的获取方法耗时耗力,无法实现快速动态监测的特点,以毛竹为（Phyllostachys edulis）为研究对象,开展植物生化物理参数、高光谱反射信息同步观测实验。基于野外实测数据,结合辐射传导模型PROSPECT与高光谱指数法,研究探讨了毛竹叶片植物生化组分的高光谱遥感反演方法,得到的研究成果如下:（1）研究基于野外同步实测数据,对PROSPECT模型进行校正,利用校正后的PROSPECT模型使用全波段反演方法反演毛竹叶片生化组分参数,结果表明:反演的叶绿素与实测的叶绿素含量之间的R2为0.36,RMSE为6.82μg cm-2;反演的水分与实测的水分之间的R2为0.24,RMSE为0.00078 g cm-2;反演的干物质含量和实测的干物质含量之间R2为0.21,RMSE为0.0012 g cm-2。虽然经过校正的PROSPECT模型可以用于毛竹生化组分的反演,但是结果显示精度较低,反演有一定局限性。（2）基于同步实测的毛竹生化组分高光谱遥感指数法分析结果表明:一阶导数光谱相比较于原始反射率在毛竹生化组分估算中的精度更高。基于一阶导数光谱的指数中估算叶绿素最优的是dDDn（1220,975）指数,决定系数R2为0.75,RMSE为3.39μg cm-2。基于一阶导数光谱的最优估算水分指数为dSR（2205,1305）,R2、RMSE分别是0.53、0.00035 g cm-2。基于一阶导数光谱的估算干物质最优指数为dND（1670,1135）,R2为0.67,RMSE为0.00048 g cm-2。（3）为解决野外实测数据量有限,存在普适性差的问题,研究探讨了结合海量模拟数据库与野外实测数据库开发具有普适性的毛竹生化组分高光谱指数开发思路与方法。结合模拟数据库和实测数据库得到的高光谱指数在实测数据库中的验证结果较好,估算毛竹叶片叶绿素的最优指数为ND（565,2245）指数,决定系数R2为0.75,RMSE为3.30μg cm-2,在实测集中的验证中R2为0.60。估算毛竹叶片水分的最优指数为D（770,1465）指数,R2为0.58,RMSE为0.00036 g cm-2,实测集验证的R2为0.35。估算毛竹叶片干物质的最优指数为SR（1425,2300）指数,其决定系数R2为0.60,RMSE为0.00055g cm-2,在实测集中验证R2为0.31。本研究建立了高光谱技术估算毛竹生化组分的新途径,研究成果可为高光谱遥感技术在亚热带毛竹林生态安全与稳定的监测应用提供技术支持和科学理论依据。