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

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。

正文中引用本图/表的段落

由于MGEOSAIL模型在模拟郁闭度较大的林地时存在缺陷, 如忽略了冠层之间的重叠, 认为树冠是刚体等, 使得计算的场景反射率不准确。这里我们设置了一个郁闭度为0.1的稀疏落叶松纯林大样地, 同时采用DART、4SCALE和MGEOSAIL模型模拟场景反射率(图6, 图7), 并进行比较, 探讨各个模型的适用范围及局限性。从图6可以看出, 在红光波段, 对于稀疏林地, 3种模型的模拟结果非常吻合。同样忽略了多次散射, DART模型模拟的1次散射和5次散射的结果一致。图7给出了在近红外波段对于稀疏林地3种模型的模拟结果。可以看出, 对于稀疏林地, 各个模型模拟的多次散射结果的差异比浓密林地减少了很多, 原因是稀疏林地冠层之间的多次散射效应明显减少。而且不论是在红光波段还是近红外波段, 3个模型模拟的热点效应都减小了, 主要是稀疏林地光照背景面积比例增加, 阴影面积比例减少, 这使得在各个角度上观测到的光照量均较大, 差异减小。由此可见, MGEOSAIL模型对于稀疏林地场景反射率的模拟是正确的, 在林地郁闭度较大时, MGEOSAIL就有了局限性; DART模型和4SCALE模型适于任何郁闭度条件下林地场景反射率的模拟。

本文的其它图/表

• 表1 森林样地参数实测值
  
• 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。