三种植被冠层二向反射分布函数模型的比较 植物生态学报    2012, 36 (1): 55-62.   DOI: 10.3724/SP.J.1258.2012.00055

表1 森林样地参数实测值

正文中引用本图/表的段落

研究中采用上述3种植被冠层BRDF模型模拟森林样地的场景反射率, 并进行比较。模型的输入参数采用森林样地参数的实测值(表1)。为了避免以往大部分研究中对样地树木空间分布随机假设的缺点, 这里分别统计了落叶松纯林大样地和白桦纯林大样地每10 m × 10 m内的树木数量, 并计算其平均值与方差, 模拟空间分布。树木的空间分布包括两种: 泊松分布(公式1)与纽曼分布(公式2)。

对样地调查数据统计得, 落叶松大样地m = 5, v = 5; 白桦大样地m = 35, v = 124, 计算m₁ = 14, m₂ = 2.5。平均值与方差相等时, 即m = v时, 为泊松分布, m₂ > 1时, 为纽曼分布, 所以根据公式(1)、 (2)得到样地林木的空间分布图( 图1)。从图1中可以看出: 落叶松纯林大样地树木的空间分布符合泊松分布, 与以往人们的随机假设相同; 而白桦纯林大样地树木的空间分布符合参数为2.5的纽曼分布, 即林木之间是聚集生长的。可见, 在以往的BRDF模型中人们均假设树木空间分布的随机性是有局限性的。为了判定上述3种模型对稀疏林木和浓密林木的各自适用性, 又设定了一个郁闭度为0.1的稀疏落叶松纯林大样地, 其参数见表1。

本文的其它图/表

• 图1 落叶松、白桦纯林样地的林木分布图。m₂, 聚集组的平均大小。
  
• 图2 红光波段(670 nm) DART、4SCALE和MGEOSAIL模型模拟的落叶松纯林大样地场景反射率。
  
• 图3 近红外波段(865 nm) DART、4SCALE和MGEOSAIL模型模拟的落叶松纯林大样地场景反射率。
  
• 图4 红光波段(670 nm) DART和4SCALE模型模拟的白桦纯林大样地场景反射率。
  
• 图5 近红外波段(865 nm) DART模型和4SCALE模型模拟的白桦纯林大样地场景反射率。
  
• 图6 红光波段(670 nm), DART、4SCALE和MGEOSAIL模型模拟的稀疏落叶松纯林大样地场景反射率。
  
• 图7 近红外波段(865 nm), DART、4SCALE和MGEOSAIL模型模拟的稀疏落叶松纯林大样地场景反射率。