叶面积指数LAI(Leaf Area Index)是表征植被几何结构及生长状态的重要生物物理参数,也是陆表过程模型的重要输入参数,如何获取高精度LAI一直备受关注.近年来,随着遥感数据的不断丰富,LAI遥感估算算法得到了快速发展,全球尺度的LAI产品已被广泛应用于气候与生态环境变化研究.然而,当前主流的LAI遥感产品生成算法基本上基于平坦地表假设而忽略了地形的影响,因此在地形复杂的地区精度较差.这是因为在山地中崎岖的地表不仅会导致严重的辐射失真现象,还会因邻近的地形对地物目标造成遮挡,因此森林多样的冠层结构和山地复杂地形的相互影响给LAI遥感反演带来了较大的不确定性.山地作为一种特殊的地貌,约占全球陆地表面的1/4,在中国占了近2/3,在这些复杂区域中估算LAI考虑地形因素十分必要.在本文中,我们首先系统地总结了现有LAI反演算法和全球遥感产品的分辨率、精度等信息,并讨论了将这些算法和产品应用于崎岖地形LAI反演的主要挑战.然后,针对山地植被场景中存在的地形效应、尺度效应,总结出山地植被冠层LAI反演的策略主要包括地形校正方法和山地辐射传输模型,并讨论了不同策略的优缺点.接着,文章讨论了野外观测的LAI数据在崎岖地形上存在的地形效应和尺度效应,以及这些效应对反演结果验证的影响程度.最后,综合总结和展望表明,遥感观测、山地辐射传输建模、机器学习技术等方面的协调使用将来可以为崎岖地表的LAI精准估算和可靠验证提供了一条有希望的途径.

叶面积指数;地形校正;遥感;反演;统计模型;冠层反射率模型;验证

贺敏;闻建光;游冬琴;唐勇;吴胜标;郝大磊;林兴稳;龚张融

中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室,北京100101;中国科学院大学资源与环境学院,北京100049;浙江师范大学地理与环境科学学院,金华321004;华中科技大学光学与电子信息学院,武汉430074

遥感学报

[1]贺敏;闻建光;游冬琴;唐勇;吴胜标;郝大磊;林兴稳;龚张融-.山地森林叶面积指数(LAI)遥感估算研究进展)[J].遥感学报,2022(12):2451-2472

冠层反射率模型

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