植被冠層反射模型徐世武植被冠層反射模型徐世武植被冠層反射模型簡介遙感獲得的植被參數(shù)和所處的環(huán)境參量，如半球反射率、葉面積指數(shù)、冠層光合有效輻射比率、表面粗糙度和物候等，是地表過程模型的關(guān)鍵輸入?yún)?shù)，對于驅(qū)動生物化學(xué)模型和與生物圈功能有關(guān)的其它模型也同樣重要。估算這些參數(shù)的方法在數(shù)學(xué)和物理學(xué)上已經(jīng)相當(dāng)成熟。簡單的主要有經(jīng)驗(yàn)方法，也有復(fù)雜的基于對植被冠層輻射特征的物理學(xué)方法。植被冠層反射模型簡介遙感獲得的植被參數(shù)和所處的環(huán)境參量，如半在RAMI中的幾種典型場景Homogeneousdiscrete（均質(zhì)離散）在RAMI中的幾種典型場景HomogeneousdiscrHeterogeneousturbid（非均質(zhì)混雜）Heterogeneousturbid（非均質(zhì)混雜）Heterogeneousdiscrete（非均質(zhì)離散）Heterogeneousdiscrete（非均質(zhì)離散）考慮地形，圓錐實(shí)體（樹冠）+圓柱（樹干）考慮地形，圓錐實(shí)體（樹冠）+圓柱（樹干）球形+圓柱形－>模擬混合林球形+圓柱形－>模擬混合林尺度問題尺度問題植被遙感模型參數(shù)結(jié)構(gòu)參數(shù)：總的長、寬、高LAI(leafareaindex)地表單位面積上方所有葉子單面面積或總面積的一半之總和。無量綱。LAI影響反射、透射的強(qiáng)度，與太陽輻射作用及遙感信號強(qiáng)弱相關(guān)。也決定了碳吸收和與大氣間的能量交換。與農(nóng)業(yè)、林業(yè)、全球變化等應(yīng)用直接掛鉤。FAVD(Foliageareavolumedensity)某一高度上單位體積內(nèi)葉面積的總和，單位1/m。LAD(LeafAngleDistribution)葉面的法線方向的概率分布，通常只考慮傾角。植被遙感模型參數(shù)結(jié)構(gòu)參數(shù)：植被遙感模型參數(shù)光學(xué)參數(shù)：葉子反射率、透過率土壤表面反射率植被遙感模型參數(shù)光學(xué)參數(shù)：植被冠層模型建?；静襟E：?建立概念模型（Specification）?將概念模型轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)模型(formulation)?生成計(jì)算機(jī)代碼，在計(jì)算機(jī)中運(yùn)行(Implementation)?通過數(shù)據(jù)顯示、敏感性分析、誤差分析等對模型進(jìn)行評價(jià)：模型逐漸的擴(kuò)展以便它的輸出符合更接實(shí)際植被冠層經(jīng)驗(yàn)觀察值，它也遵循如下的簡化原則不拘泥于形式Keepitsimplestupid!植被冠層模型建模基本步驟：植被冠層模型植被建?；A(chǔ)概念太陽發(fā)射電磁輻射忽略大氣效應(yīng)，到達(dá)地表的太陽輻射可能被吸收或反射回空中。反射及吸收的平衡是一個控制地球氣候的重要因子吸收部分被作為熱輻射再次發(fā)射，使地球大氣的底層變暖。植被冠層模型植被建?；A(chǔ)概念植被冠層模型植被建模基礎(chǔ)概念：地球表面由不同的物質(zhì)覆蓋(比如植被，土壤，水，雪，冰),每種物質(zhì)反射不同的太陽輻射。一個給定的表面所反射的太陽輻射(reflectivity反射率orreflectance反射比)與其物理、化學(xué)及生物特性緊密聯(lián)系。地球氣候系統(tǒng)部分地決定于地球表面物質(zhì)的分布，而反過來又控制著這些分布。如果將來氣候變冷，地球大部份被冰雪覆蓋，大量的入射輻射將被反射回太空，導(dǎo)致地表進(jìn)一步變冷，大氣層降低(positivefeedback)。實(shí)際上，大部份地表是不同物質(zhì)的混合。因此，被反射或吸收的太陽輻射是這些地表覆蓋的相對面積比的函數(shù)。植被冠層模型植被建模基礎(chǔ)概念：植被冠層模型反射率：物體表面的反射輻射通量與入射輻射通量之比。它是對某一特定波長而言，如涉及的是一個較寬的譜段，則稱之為“反照率(albedo)”。比如：在TM1band一般說反射率是多少。但到了可見光波段一般說反照率是多少。也就是反照率是反射率在波長上的積分。反射比：反射的輻射能通量與入射的輻射能通量之比；在入射光線的光譜組成、偏振狀態(tài)和幾何分布指定條件下，反射的光通量與入射光通量之比。植被冠層模型反射率：物體表面的反射輻射通量與入射輻射通量之比植被冠層模型模型建立Assumptionsoftheconceptualmodel:不同的表面(比如植被，土壤，水，雪，冰)反射不同的太陽輻射(反射率是地表類型的函數(shù))。地表覆蓋為不同物質(zhì)的混合體。被反射的太陽輻射是研究區(qū)域不同地表類型相對面積比的函數(shù)。注意所有假定是可測試的Forthemoment,however,wewillsimplyacceptthem植被冠層模型模型建立Assumptionsofthec植被冠層模型確定假設(shè)，明確地獲得一些條件,包括:清楚了解自己模型的基本概念的基礎(chǔ)（自己清楚）提供有效的信息為模型的潛在用戶（讓別人清楚）i)理解它們的范圍和邊界限制ii)挑戰(zhàn)它們的基本假定和可能性iii)在將來獲得一個改進(jìn)模型植被冠層模型確定假設(shè)，明確地獲得一些條件,包括:植被冠層模型Formulatingthemodel（數(shù)學(xué)模型）設(shè)想一片區(qū)域里完全覆蓋著裸露的土地太陽入射輻射的部分僅從這個區(qū)域的土壤反射(0≤ρ(λ)soil≤1)ρ(λ)soilhasthemeaning`thereflectance(ρ)ofsoilvariesasafunctionofwavelength(λ)'植被冠層模型Formulatingthemodel（數(shù)學(xué)植被冠層模型Formulatingthemodel（數(shù)學(xué)模型）設(shè)想另一個區(qū)域全部覆蓋著植被（葉子），沒有土壤基地是可見的太陽入射輻射的部分僅從這個區(qū)域的葉子反射(0≤ρ(λ)leaf≤1)植被冠層模型Formulatingthemodel（數(shù)學(xué)植被冠層模型Formulatingthemodel（數(shù)學(xué)模型）現(xiàn)在設(shè)想植被（葉子）和土壤混合的情況假設(shè)總面積的一些區(qū)域(0≤A≤1)覆蓋著葉子，另一些部分暴露出土壤(i.e.1–A)Ifincomingsolarradiationisdistributedequallyacrossthearea,thetotalspectralreflectanceisgivenby:ρ(λ)total=Aρ(λ)leaf+(1–A)ρ(λ)soil植被冠層模型Formulatingthemodel（數(shù)學(xué)植被冠層模型Plottingtheresults植被冠層模型Plottingtheresults植被冠層模型EnhancingthemodelSimplemodelportraysthesurfaceasasinglelayer(slab)inwhichthevegetationandsoillieside-bysideUnrealisticrepresentationofmostvegetationcanopiesLeavesareusuallylocatedabovethesoilsubstrateImpliesthatwereallyneedatwo-layermodelAssumptions,scopeandlimitationsofourmodelareotherwiseasbefore植被冠層模型Enhancingthemodel植被冠層模型植被冠層模型植被冠層模型Possiblepathways(i)reflectdirectlyfromleaflayer(ii)passdownthroughgapinleaflayer,reflectfromsoilsubstrateandescapeupthroughgapinleaflayer(iii)passdownthroughleaflayer,reflectfromsoilsubstrateandescapeupthroughgapinleaflayer(iv)passdownthroughgapinleaflayer,reflectfromsoilsubstrateandpassupthroughleaflayer(v)passdownthroughleaflayer,reflectfromsoilsubstrateandpassbackupthroughleaflayer植被冠層模型Possiblepathways植被冠層模型Transmittance（透射比）andabsorptance（吸收比）IntroducedtwonewphenomenaintoconceptualmodelofEarthsurfacereflectance—oneexplicitly(transmissionortransmittance)andoneimplicitly(absorptionorabsorptance):transmissionistheprocessbywhichradiationpassesthroughanobject,suchasaleaftransmittanceisthefractionofsolarradiationincidentuponanobjectthatistransmittedthroughitabsorptionistheprocessbywhichradiationisabsorbedbyanobject(i.e.radiationthatisneitherreflectednortransmitted)absorptanceistheproportionofincidentradiationthatisabsorbedbytheobject.植被冠層模型Transmittance（透射比）anda植被冠層模型Formulatingthemodel（數(shù)學(xué)模型）UsethesymbolsA,ρ(λ)leafandρ(λ)soilasbeforeDefineτ(λ)leaf—spectraltransmittanceoftheleaves,α(λ)leaf—spectralabsorptanceoftheleavesandα(λ)soil—spectralabsorptanceofthesoilNotingthat1=ρ(λ)leaf+τ(λ)leaf+α(λ)leafand1=ρ(λ)soil+α(λ)soilassumingthatthesoiliscompletelyopaque（不透明）植被冠層模型Formulatingthemodel（數(shù)學(xué)植被冠層模型植被冠層模型植被冠層模型Componentsof2-layermodelComponentsofthetwo-layermodel:(i)Aρ(λ)leaf(ii)(1–A)ρ(λ)soil(1–A)(iii)Aτ(λ)leafρ(λ)soil(1–A)(iv)(1–A)ρ(λ)soilAτ(λ)leaf(v)Aτ(λ)leafρ(λ)soilAτ(λ)leafEvenifweignorethe3rd,4thand5thterms,above,our2-layermodeldiffersfromthe1-layercase:Aρ(λ)leaf+(1–A)ρ(λ)soil(1-layermodel)Aρ(λ)leaf+(1–A)ρ(λ)soil(1–A)(2-layermodel)(植被不透明)植被冠層模型Componentsof2-layermo植被冠層模型TotalcanopyreflectanceTotalcanopyreflectancesumofthefivecomponentterms:ρ(λ)total=Aρ(λ)leaf+(1–A)ρ(λ)soil(1–A)+Aτ(λ)leafρ(λ)soil(1–A)+(1–A)ρ(λ)soilAτ(λ)leaf+At(l)leafρ(λ)soilAτ(λ)leafLooksdaunting,solet'ssubstituteCRforρ(λ)total(totalcanopyreflectance),LRforAρ(λ)leaf(radiationreflectedfromleaflayer),LTforAτ(λ)leaf(radiationtransmittedthroughleaflayer),SRforρ(λ)soil(radiationreflectedfromsoilsubstrate),andgapfor(1–A)(radiationpassingthroughagapinleaflayer)植被冠層模型Totalcanopyreflectance植被冠層模型TotalcanopyreflectanceTwo-layermodelnowreads:CR=LR+(gap×SR×gap)+(LT×SR×gap)+(gap×SR×LT)+(LT×SR×LT)Note3rdand4thtermsaboveareequivalent(i.e.LT×SR×gap=gap×SR×LT),sowecansimplifyasfollows:CR=LR+(gap×SR×gap)+2×(LT×SR×gap)+(LT×SR×LT)植被冠層模型Totalcanopyreflectance植被冠層模型Evaluatingtheoutput植被冠層模型Evaluatingtheoutput植被冠層模型Actualvs.expectedoutput植被冠層模型Actualvs.expectedoutp植被冠層模型Actualvs.expectedoutputExpectspectralreflectancetohavenon-linearrelationshipwithrespecttofractionalvegetationcoverinboththeredandthenear-infraredpartsofthespectrumRedwavelengths—relationshipisindirect(negative)Near-infrared(NIR)—relationshipisdirect(positive)BothredandNIRexhibitanasymptotic（漸近）trend,withtheredappearingtoreachitsasymptote（漸近線）soonerthantheNIRDiscrepancy（差異）suggeststhatthe2-layermodelisstilltoosimplisticGobackoncemoreandimprovetheconceptualmodel,updatingtheassociatedmathematicalandcomputationalmodelsaccordingly植被冠層模型Actualvs.expectedoutp植被冠層模型MultipleScattering?Currentversionofthetwo-layermodelis:CR=LR+(gap×SR×gap)+2×(LT×SR×gap)+(LT×SR×LT)Instructivetonotethat1stand2ndterms,above,describeradiationthathasinteractedoncewiththevegetationcanopy—eithertheleaflayer(LR)orthesoilsubstrate(gap×SR×gap),butnotbothThe3rdterm(LT×SR×gap)describesradiationthathasinteractedtwicewiththecanopy(inthiscase,theleaflayerandthesoilsubstrate)The4thterm(LT×SR×LT)describesradiationthathasinteractedthreetimeswiththecanopy(theleaflayer,thesoilsubstrateandtheleaflayeragain)植被冠層模型MultipleScattering植被冠層模型MultipleScatteringRadiationthatinteractsmorethanoncewiththevegetationcanopyissaidtobemultiplyscattered(c.f.singlyscattered)Commontorefertothescatteringorder:2nd-orderscattering—radiationscattered(i.e.reflectedortransmitted)twicewithinthecanopy,3rd-orderscattering—radiationscatteredthreetimes,etc.Improvethe2-layermodelbyincorporatinghigher-order(4th,5th,...)interactioneffects?4th-orderscattering:LT×SR×LR×SR×gap植被冠層模型MultipleScattering植被冠層模型Evaluatingtheoutput植被冠層模型Evaluatingtheoutput植被冠層模型DiminishingmultiplescatteringTaking4th-orderscatteringeventsintoaccounthashadverylittleimpactontheoutputfromthetwo-layermodel.Reason?—4th-orderscatteringcomponentistheproductoffivefractionalvalues(i.e.LT×SR×LR×SR×gap)So,ifA=0.5,ρ(λ)leaf=0.475,τ(λ)leaf=0.475andρ(λ)soil=0.125SuchthatLR=0.2375,LT=0.2375,SR=0.125andgap=0.54th-order=0.2375×0.125×0.2375×0.125×0.5≈0.00044ContributionduetosinglescatteringfromtheleaflayerisLR=0.475×0.5=0.2375(~550timesgreaterthanthatduetofourthorderscattering)植被冠層模型Diminishingmultiplesca植被冠層模型Evaluatingmultiplescattering植被冠層模型Evaluatingmultiplescat植被冠層模型Multipleleaf-layermodelsAlternativeistoincreasethenumberofleaflayersImprovedrepresentationof3Dstructureofrealvegetationcanopies植被冠層模型Multipleleaf-layermode植被冠層模型LeafAreaIndex（葉面積指數(shù)）多層模型中葉面積指數(shù)的應(yīng)用:Leavesineachleaf-layercompletelycoversthegroundbelow,LAI=n×1,wherenisthenumberofleaflayers(e.g.2×1=2)Leavesineachlayercoverhalfofthegroundbelow,LAI=n×0.5(e.g.2×0.5=1)植被冠層模型LeafAreaIndex（葉面積指數(shù)）植被冠層模型Evaluatingmulti-layermodels（紅光）植被冠層模型Evaluatingmulti-layerm植被冠層模型Evaluatingmulti-layermodels（近紅外）植被冠層模型Evaluatingmulti-layerm植被冠層模型模型的迭代解Developedanumberofmultiple-layermodelsofreflectionfromavegetationcanopySophisticationofthemodelsincreasedbyincludingMoreleaflayersHigher-ordersofmultiplescatteringCorollary（推論）—codebecamelongerandmorecomplex植被冠層模型模型的迭代解植被冠層模型RethinkingtheproblemProblemofdeterminingallpossiblepathwaysthroughthecanopygetsharderasmoreleaf-layersandhigherordersofmultiplescatteringareincorporatedintothemodelOver100differentpathwaysthatsolarradiationcantracethroughthemodelcanopygiventhreeleaf-layersandconsideringupto7th-ordermultiplescattering!Chancesofusomitting（省略）or`doublecounting'certainpathwaysisquitehighundersuchcircumstancesClearly,needtorethinkthemathematicalandcomputationalsolutiontotheproblem植被冠層模型Rethinkingtheproblem植被冠層模型Two-StreamApproximationTwo`streams'ofradiation,travellinginoppositedirections,passingthroughthecanopyUpwardtravellingflux:植被冠層模型Two-StreamApproximation植被冠層模型Iterative（重復(fù)的）ApproachTwo-streammodelofradiationtransportthroughamultipleleaf-layervegetationcanopy植被冠層模型Iterative（重復(fù)的）Approach植被冠層模型Two-StreamApproximationCodepreambleandset-upboundaryconditions植被冠層模型Two-StreamApproximation植被冠層模型Two-StreamApproximationMainforloopvariesfractionalgroundcoverofleavesperlayer(N.B.sameforallleaflayers)Nextloopcalculatesthegapfractionandlikelihoodofreflectionortransmissionfromeachleaflayer植被冠層模型Two-StreamApproximation植被冠層模型Two-StreamApproximationNextiteratetoasolutionforeachleaflayer植被冠層模型Two-StreamApproximation植被冠層模型Kubelka-MunkEquationsEquationsthatunderpinthepreviouscodecommonlyknownastheKubelka-MunkequationsdI=–(S+K)Idx+ISdx(1)dI=–(S+K)Idx+ISdx(2)?wherexisdistanceintotheturbidmedium,Kisanabsorptioncoefficient,Sisascatteringcoefficient,IistheupwardtravellingfluxandIisthedownwardtravellingflux.植被冠層模型Kubelka-MunkEquations植被冠層模型Plottingtheresults(Red)植被冠層模型Plottingtheresults(Re植被冠層模型Plottingtheresults(Nir)植被冠層模型Plottingtheresults(Ni植被冠層模型TakingthingsfurtherCanusethemodeltodeterminehowmuchlightpenetratestodifferentdepthsintothecanopy植被冠層模型Takingthingsfurther植被冠層模型輻射傳輸模型輻射傳輸理論(Radiativetransfertheory)輻射傳輸理論最初是從研究光輻射在大氣（包括行星大氣）中傳輸?shù)囊?guī)律和粒子（包括電子，質(zhì)子，中子等基本粒子）在介質(zhì)中的輸出規(guī)律時總結(jié)出來的規(guī)律性知識?；颈憩F(xiàn)：“碗邊”效應(yīng)，隨著觀測角增大，反射亮度增大可以解釋為視線穿過的路徑變長，包含了較多的散射植被冠層模型輻射傳輸模型植被冠層模型植被冠層模型植被冠層模型植被輻射傳輸模型的理論基礎(chǔ)是輻射傳輸方程，但是輻射傳輸方程是一個微分——積分方程，只有數(shù)值解，目前通用的解法KM理論（四通量近似或二流近似）植被冠層模型植被輻射傳輸模型的理論基礎(chǔ)是輻射傳輸方程，但是輻植被冠層模型α為吸收系數(shù)，γ為散射系數(shù)，S1與S2分別為平行輻射的散射系數(shù)，即由直射輻射向漫輻射的轉(zhuǎn)換系數(shù)，腳標(biāo)“1”與“2”分別表示前向與后向，K為平行輻射的吸收系數(shù)。植被冠層模型植被冠層模型植被冠層模型植被冠層模型K—M方程各項(xiàng)的物理意義：以方程（1）為例，E–的減少由下列因素決定：①通過dτ時因吸收和散射而減少的量；②由E+的后向散射而增加的量；③由直射輻射向散射輻射的轉(zhuǎn)化而增加的量（包括前向與后向）；④方程（3）（4）表明準(zhǔn)直輻射自身在傳輸過程中永遠(yuǎn)是“減少項(xiàng)”，即直射向漫射的轉(zhuǎn)變是不可逆的。植被冠層模型K—M方程各項(xiàng)的物理意義：植被冠層模型幾何光學(xué)模型（Geometricopticalmodel）主要用來描述宏觀物體的方向性反射現(xiàn)象基本表現(xiàn)是“熱點(diǎn)”效應(yīng)，即沿著太陽方向看去非常的亮。主要是由于陰影減少，直到看不到陰影植被冠層模型幾何光學(xué)模型（Geometricoptical植被冠層模型基本思想是景合成模型，即光照面與陰影面的加權(quán)和。可以解釋熱點(diǎn)現(xiàn)象。關(guān)鍵：光照面與陰影面的所占比例的計(jì)算光照面與陰影面的亮度？代表：Li-Strahler幾何光學(xué)模型最早用圓錐來表示針葉林，后吸取了Jupp等的改進(jìn)，用橢球來模擬。植被冠層模型基本思想是景合成模型，即光照面與陰影面的加權(quán)和。植被冠層模型橢球在垂直方向拉伸變換為球植被冠層模型橢球在垂直方向拉伸變換為球植被冠層模型把三維空間的計(jì)算投影到二維植被冠層模型把三維空間的計(jì)算投影到二維植被冠層模型GO-RT模型：幾何光學(xué)向輻射傳輸?shù)谋平?lián)系兩者的關(guān)鍵是間隙率模型間隙率：①概率間隙率，當(dāng)光線穿越樹冠距離為S時，而不被攔載的概率。②幾何間隙率，設(shè)樹冠的投影面積為A，而其中光斑的總面積為S，則S/A被稱為幾何間隙率。③物理間隙率，設(shè)在樹冠的陰影面內(nèi)有一點(diǎn)（x,y），其輻照度為E（x,y），如果投射到樹冠上的輻照度為E0，則E(x,y)/E0，便稱之為物理間隙率。植被冠層模型GO-RT模型：幾何光學(xué)向輻射傳輸?shù)谋平霉趯娱g隙率可以推算LAIInSituMeasurementsofLAI利用冠層間隙率可以推算LAIInSituMeasuremTracingRadiationandArchitectureofCanopies(TRAC)TracingRadiationandArchitecInSituMeasurementsofLAITracingRadiationandArchitectureofCanopies(TRAC)Sunfleck(gapincanopy)PPFD(μmolm-2s-1)InSituMeasurementsofLAITraLAI-2000LAI-2000植被冠層模型植被冠層模型植被冠層模型計(jì)算機(jī)模擬模型蒙特卡洛方法用隨機(jī)數(shù)描述入射光的位置、方向、植被組分位置、方向、種類及是否發(fā)生碰撞，如果碰撞，可能被吸收和散射。直到光子被吸收或達(dá)到傳感器。大量的循環(huán)。結(jié)構(gòu)真實(shí)模型利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)產(chǎn)生植被真實(shí)結(jié)構(gòu)，以加快計(jì)算速度。植被冠層模型計(jì)算機(jī)模擬模型植被冠層模型植被冠層模型植被冠層模型sza=45deg植被冠層模型sza=45deg植被冠層模型sza=63.4deg.植被冠層模型sza=63.4deg.植被冠層模型ReflectionfromCanopy植被冠層模型ReflectionfromCanopy植被冠層模型植被冠層模型植被冠層模型物理模型面臨的問題：復(fù)雜，造成反演困難實(shí)際的植被反射既包含了熱點(diǎn)效應(yīng)，又有碗邊效應(yīng)解決辦法：線性核驅(qū)動模型各向同性核體散射核：RossThin（羅斯薄層）、RossThick（羅斯厚層）幾何光學(xué)核：LiSparse（李氏稀疏）、LiDense（李氏致密）最新發(fā)展為LiTransit核植被冠層模型物理模型面臨的問題：植被冠層模型體散射核與幾何光學(xué)核的基本形狀植被冠層模型體散射核與幾何光學(xué)核的基本形狀植被冠層模型多角度數(shù)據(jù)的獲?。捍驠OV，不同時刻的圖像重疊(MODIS,POLDER)多傳感器或同一傳感器不同角度成(MISR,ATSR,SPOT,ASTER)植被冠層模型多角度數(shù)據(jù)的獲?。褐脖恢笖?shù)基本思想：通過不同波段的組合變換，得到一個值來衡量植被的多少(abundance)及活力(vigour)植被指數(shù)基本思想：通過不同波段的組合變換，得到一個值來衡量植植被指數(shù)Croplands（耕地）,grasslands（草原）植被指數(shù)Croplands（耕地）,grasslands（植被指數(shù)Forests，Moretrees-foliagemeansmoreshadowswhenthedensityislow，Becausetransmittanceinnear-infraredishighinfraredshadowsappearlessshadedthanshadowsinvisible植被指數(shù)Forests，Moretrees-foliage植被指數(shù)植被指數(shù)植被指數(shù)植被指數(shù)植被指數(shù)垂直距離型：優(yōu)點(diǎn)是可以削弱土壤影響。如果忽略土壤線與Rir軸的截距，垂直距離植被指數(shù)就是某一點(diǎn)（Rr,Rir）到土壤線間的垂直距離。植被指數(shù)垂直距離型：植被指數(shù)植被指數(shù)植被指數(shù)為了進(jìn)一步減弱土壤的影響，Huete(1988)提出了土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)SoilAdjustedVI（SAVI）極高植被覆蓋，L=0；極低植被覆蓋，L=1；一般L=0.5Qietal.(1994)進(jìn)一步提出了modifiedSAVI(MSAVI)，通過遙感數(shù)據(jù)本身得到L，形成了一個新的植被指數(shù)：植被指數(shù)為了進(jìn)一步減弱土壤的影響，Huete(1988)植被指數(shù)Satellite-basedLAIalgorithmdevelopment，Canada-wideLAImapvalidationinvolvingallfiveforestresearchcentres，andseveraluniversities，(satellite:Landsat;grounddata:TRAC)植被指數(shù)Satellite-basedLAIalgori植被指數(shù)LAI-Agriculture植被指數(shù)LAI-Agriculture植被指數(shù)ExampleLAImap，fromAdvancedVeryHighResolutionRadiometer（輻射計(jì)）(AVHRR)植被指數(shù)ExampleLAImap，fromAdvan植被遙感應(yīng)用植被在可見光~近紅外的波段范圍內(nèi)重要的反射特征使得植被可以與無機(jī)物質(zhì)明顯區(qū)別開。不同植被的反射特征不同不同植被分布及土壤類型，反射也不同落葉林通常比常綠針葉林反射更高多光譜遙感圖像的成功應(yīng)用范例是檢測農(nóng)作物產(chǎn)量，方法主要是識別主要的作物類型：小麥、大麥、黍、燕麥、玉米、大豆、水稻等植被遙感應(yīng)用植被在可見光~近紅外的波段范圍內(nèi)重要的反射特征使ERTS1發(fā)射不久得到的作物分類圖ERTS1發(fā)射不久得到的作物分類圖植被遙感應(yīng)用探測作物脅迫（水分缺或蟲害時），主要表現(xiàn)為作物的近紅外反射持續(xù)降低植被遙感應(yīng)用探測作物脅迫（水分缺或蟲害時），主要表現(xiàn)為作物的植被遙感應(yīng)用植被遙感應(yīng)用植被遙感應(yīng)用LAI隨時間變化植被遙感應(yīng)用LAI隨時間變化植被遙感應(yīng)用NDVI反映植被的變化植被遙感應(yīng)用NDVI反映植被的變化植被遙感應(yīng)用植被遙感應(yīng)用植被遙感應(yīng)用在巴西，覆蓋著世界上最大的熱帶雨林、有“地球之肺”和“綠色心臟”之稱的亞馬孫森林，流淌著世界上流量最大的河流亞馬孫河，散布著世界上最大的濕地潘塔納爾沼澤地，生存著世界上最大的動植物群落。Commercialmap,bipolarobliqueconicalprojection植被遙感應(yīng)用在巴西，覆蓋著世界上最大的熱帶雨林、有“地球之肺植被遙感應(yīng)用亞馬孫河流域的森林砍伐19June1975,Landsat2MSSbands421植被遙感應(yīng)用亞馬孫河流域的森林砍伐19June1975,植被遙感應(yīng)用亞馬孫河流域的森林砍伐22June1992,Landsat4TMbands432植被遙感應(yīng)用亞馬孫河流域的森林砍伐22June1992,冠層輻射傳輸方程冠層結(jié)構(gòu)一維輻射傳輸公式邊界條件熱點(diǎn)效應(yīng)非均質(zhì)冠層公式冠層輻射傳輸方程冠層結(jié)構(gòu)冠層結(jié)構(gòu)冠層輻射特征很大程度上依賴于冠層結(jié)構(gòu)。不同建模技術(shù)反映不同尺度下的冠層結(jié)構(gòu)。輻射傳輸模型中，植被冠層可假設(shè)為一維混合介質(zhì)（如大氣和水），冠層單元是隨機(jī)分布的，對于一維情況，冠層水平無限均勻，垂直方向有限變化。許多冠層的葉面積體密度分布趨向于離冠層頂部越近越高。冠層結(jié)構(gòu)冠層輻射特征很大程度上依賴于冠層結(jié)構(gòu)。冠層結(jié)構(gòu)水平型函數(shù)對應(yīng)于葉片主要呈水平分布的冠層；豎直型函數(shù)對應(yīng)于葉片主要呈垂直分布的冠層；傾斜型函數(shù)對應(yīng)于葉片分布在大約45度角范圍內(nèi)的冠層。除LAI和LAD之外，在冠層輻射傳輸建模中還需要考慮的另外一個特征是葉片的大小。冠層結(jié)構(gòu)水平型函數(shù)對應(yīng)于葉片主要呈水平分布的冠層；豎直型函數(shù)一維輻射傳輸公式經(jīng)典的輻射傳輸方程是針對“點(diǎn)”顆粒的離散介質(zhì)，顆粒的尺寸遠(yuǎn)小于它們之間的距離，冠層卻因?yàn)槿~片尺寸很大而不同。經(jīng)典的輻射傳輸方程必須經(jīng)過修改以適應(yīng)冠層單元的尺寸。早期模型：Suits（1972）模型假設(shè)樹冠只是由垂直和水平的樹葉組成,并將冠層結(jié)構(gòu)、太陽與觀測幾何參數(shù)化；Verhoef（1984）擴(kuò)展到適用于任意葉傾角的SAIL冠層模型，后來1996年考慮土壤背景的各向異性，修正了SAIL模型。一維輻射傳輸公式經(jīng)典的輻射傳輸方程是針對“點(diǎn)”顆粒的離散介質(zhì)一維輻射傳輸公式一維輻射傳輸公式鏡面反射、朗伯反射和朗伯透射冠層中光子與葉片的相互作用有三種方式：鏡面反射、朗伯反射和朗伯透射。每種情況發(fā)生的概率由冠層的結(jié)構(gòu)和它的光學(xué)屬性決定。鏡面反射、朗伯反射和朗伯透射冠層中光子與葉片的相互作用有三種邊界條件為求解冠層輻射傳輸方程，需要確定上邊界（大氣底層）和下邊界條件；大氣上邊界條件只有直接的太陽輻射入射，而冠層的上邊界條件需要由太陽直射輻射和大氣底層下行天空散射輻射的分布同時定義；將大氣和冠層結(jié)合起來，同時解大氣輻射傳輸方程和冠層輻射傳輸方程，幸運(yùn)的是雖然冠層上行輻射對天空下行輻射很敏感，冠層的反射卻不敏感，對天空輻射分布的合理近似估計(jì)就可以滿足冠層反射的計(jì)算。邊界條件為求解冠層輻射傳輸方程，需要確定上邊界（大氣底層）和熱點(diǎn)效應(yīng)許多地類的方向反射模型的重要特性之一就是熱點(diǎn)，即與太陽入射方向正好相同的觀測方向附近有一個反射峰值。熱點(diǎn)效應(yīng)許多地類的方向反射模型的重要特性之一就是熱點(diǎn)，即與太熱點(diǎn)效應(yīng)經(jīng)典的輻射傳輸理論不能解釋此現(xiàn)象，因?yàn)樗僭O(shè)所有散射在空間上隨機(jī)分布，且與散射介質(zhì)的相關(guān)性極小，所以方程中沒有考慮陰影。實(shí)際冠層在多個尺度上顯示出異質(zhì)性，葉子組分的尺寸有限。當(dāng)觀測方向與入射方向一致時，這些組分投射的陰影被隱藏了，導(dǎo)致較高的反射率值。因此，經(jīng)典輻射傳輸方程必須根據(jù)冠層熱點(diǎn)模型進(jìn)行修正。熱點(diǎn)效應(yīng)經(jīng)典的輻射傳輸理論不能解釋此現(xiàn)象，因?yàn)樗僭O(shè)所有散射熱點(diǎn)效應(yīng)根據(jù)冠層中自由散射區(qū)（空洞）調(diào)整向外輻射的傳輸，提出了物理上嚴(yán)格的熱點(diǎn)定義，對由葉子和有限深度的空洞（孔隙）組成的冠層，將孔隙定義為兩種圓柱：一個沿著入射方向，而另一個沿著觀測方向。兩個圓柱共底，也就是樹葉上的圓形太陽光斑。用兩個圓柱重疊部分除以觀測方向的體積來定量熱點(diǎn)效應(yīng)。與前面的熱點(diǎn)模型的情況不同，孔隙的尺寸沒有被用來描述葉子上的太陽光斑，它取決于葉子的大小和形狀。然而在該模型應(yīng)用中面臨的一個實(shí)際挑戰(zhàn)就是如何恰當(dāng)?shù)卮_定“空洞”的平均尺度。上面提出的模型的熱點(diǎn)核基本上是水平圓形葉子的假設(shè)下導(dǎo)出。葉間的孔隙類型也有此假設(shè)。實(shí)際的冠層中，散射體（葉子）通常不是圓形，傾角也非水平。模擬表明即使是等面積而形狀不同的葉子，冠層熱點(diǎn)形狀也不同。熱點(diǎn)效應(yīng)根據(jù)冠層中自由散射區(qū)（空洞）調(diào)整向外輻射的傳輸，提出熱點(diǎn)效應(yīng)為了考慮葉子形狀的影響，除了葉子平均尺度（直徑）外，必須引入樹葉幾何特征的第二個參數(shù)（平均寬度）。1994年提出的一個兩參數(shù)（長和寬）熱點(diǎn)模型（矩形模型），證明比盤子模型或指數(shù)模型更靈活些，并能應(yīng)用于許多種葉子，結(jié)果表明，當(dāng)平均葉傾角為25度左右熱點(diǎn)效應(yīng)最顯著。有限尺度散射公式把冠層抽象成由隨機(jī)分布的葉簇和孔隙組成的二元介質(zhì)。熱點(diǎn)公式用來確定光子路徑上的孔隙分布，因考慮了冠層中的消光截面與微分散射截面而間接地考慮了熱點(diǎn)效應(yīng)。從理論角度講，如果將來與更精確的熱點(diǎn)結(jié)合，這個方法可以處理任意次散射的熱點(diǎn)效應(yīng)，并且可以完全解決輻射傳輸中的熱點(diǎn)效應(yīng)問題。測量表明熱點(diǎn)效應(yīng)可以準(zhǔn)確推斷冠層結(jié)構(gòu)，并且可以反演出葉子大小和形狀、樹冠大小，以及低葉面積指數(shù)的冠層高度等冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)。熱點(diǎn)效應(yīng)為了考慮葉子形狀的影響，除了葉子平均尺度（直徑）外，非均質(zhì)冠層公式1991年冠層被分成矩形單元的矩陣，簡單地假設(shè)輻射傳輸被限制在有限的方向上；1996年擴(kuò)展形成離散各向異性輻射傳輸（DART）模型。模型場景由平行管狀單元組成，每個單元可能包含景觀的不同組分（如葉子、樹干、草、水、土壤）。它們由各自的散射相位函數(shù)和單元內(nèi)元素的結(jié)構(gòu)特征決定。用確定的核和離散坐標(biāo)方法模擬輻射傳輸。非均質(zhì)冠層公式1991年冠層被分成矩形單元的矩陣，簡單地假設(shè)非均質(zhì)冠層公式非均質(zhì)冠層公式非均質(zhì)冠層公式1986年提出了行播作物冠層（二維非均質(zhì)冠層）的混合模型，假設(shè)植被冠層由成行的子樹冠組成。每個子樹冠都有橢圓形的截面，并且可以用SAIL模型描述的混合介質(zhì)來處理。這個模型可以反演，其反演的參數(shù)與實(shí)測物很吻合。1997年提出了一個半離散輻射傳輸模型，考慮了葉子的數(shù)量、大小和傾角，以及整個冠層的高度。將植物冠層的離散特征引入公式來計(jì)算一次散射，而多次散射由混合介質(zhì)的一般輻射傳輸公式近似。2000年隨機(jī)理論，將葉子冠層看做有局部非均質(zhì)的水平均勻、各向異性的混合介質(zhì)，并用了一個隨機(jī)平均化方法，這些方法不僅可以得到平均輻射，還有協(xié)方差、峰度和更多其他可以用來估算冠層結(jié)構(gòu)和其他特性的信息。缺陷：冠層的葉子被看做沒有尺度的顆粒。雖然已經(jīng)提出了熱點(diǎn)效應(yīng)的一些經(jīng)驗(yàn)關(guān)系函數(shù)，但是考慮葉子尺度的冠層輻射傳輸方程理論還沒有得到完善。非均質(zhì)冠層公式1986年提出了行播作物冠層（二維非均質(zhì)冠層）非均質(zhì)冠層公式非均質(zhì)冠層公式葉片光學(xué)模型冠層模型需要由葉片的微觀結(jié)構(gòu)和物質(zhì)屬性決定散射單元光學(xué)性質(zhì)，從冠層反射率觀測值反演葉片的生物化學(xué)屬性也需要葉片的光學(xué)模型。“平板”模型針葉模型光線追蹤模型隨機(jī)模型混合介質(zhì)模型葉片光學(xué)模型冠層模型需要由葉片的微觀結(jié)構(gòu)和物質(zhì)屬性決定散射單“平板”模型PROSPECT模型模擬葉片從可見光到中紅外波段的反射率和透射率，認(rèn)為它們是葉片結(jié)構(gòu)參數(shù)和生物化學(xué)參數(shù)的函數(shù)。它基于1969年的所謂平板模型，把葉片看做一個表面粗糙的均勻平板。把非致密型葉片當(dāng)作由N層平板夾、N-1層空氣組成。原始的PROSPECT模型只要三個參數(shù)：結(jié)構(gòu)參數(shù)、葉綠素和水含量，就可以計(jì)算任何新鮮葉片在全部日照區(qū)域的反射率和透射率?！捌桨濉蹦Ｐ蚉ROSPECT模型模擬葉片從可見光到中紅外波段PROSPECT模型PROSPECT模型針葉模型LIBERTY模型（葉片綜合生物化學(xué)表征反射率和透射率），假設(shè)葉片的細(xì)胞結(jié)構(gòu)可以看做球形細(xì)胞，LIBERTY根據(jù)單位面積中的成分含量，將葉片的單個主要化學(xué)要素（葉綠素、水、纖維素、木質(zhì)素、蛋白質(zhì)）的吸收系數(shù)線性求和。用綜合結(jié)構(gòu)參數(shù)（細(xì)胞平均直徑、葉厚度和細(xì)胞間的空隙大?。﹣硇拚化B的和單個針葉的反射率和透射率光譜。針葉模型LIBERTY模型（葉片綜合生物化學(xué)表征反射率和透射光線追蹤模型要求具體描述單個細(xì)胞以及它們內(nèi)部組織的統(tǒng)一構(gòu)成，也必須定義葉片物質(zhì)（細(xì)胞壁、細(xì)胞質(zhì)、色素、空氣穴等）的光學(xué)常數(shù)。利用反射、折射和吸收定律，它就可以模擬入射到葉片表面的單個光子的傳播。只要模擬足夠數(shù)量的光線，則可能從統(tǒng)計(jì)上正確估計(jì)葉片的輻射傳輸。該技術(shù)在應(yīng)用中有多種變形。在多種方法中，只有光線追蹤技術(shù)可以從微觀考慮葉片內(nèi)部復(fù)雜的光學(xué)結(jié)構(gòu)，但該方法需要大量計(jì)算，因此這個方法適合用來驗(yàn)證簡單模型或理解葉片水平上的光子傳播過程。光線追蹤模型要求具體描述單個細(xì)胞以及它們內(nèi)部組織的統(tǒng)一構(gòu)成，隨機(jī)模型隨機(jī)模型基于馬爾科夫鏈理論，像“柵欄組織的吸收”或“海綿組織的散射”，隨機(jī)變量光子狀態(tài)只能取離散值。用一個狀態(tài)向量的元素描述這些狀態(tài)發(fā)生的概率。隨機(jī)模型隨機(jī)模型基于馬爾科夫鏈理論，像“柵欄組織的吸收”或“混合介質(zhì)模型將葉片看做一片有散射和吸收特性的厚板物質(zhì)。N-流方程簡化了輻射傳輸理論，方程的解可得到散射率、反射率和透射率的簡單解析形式。二流模型和四流模型以前向模式成功地計(jì)算出葉片的光學(xué)參數(shù)。將葉片分成四個平行層：上表皮、柵欄組織、海綿組織和下表皮，更加完善了該模型。1990年將葉片描述成一片表面不規(guī)則、含水的厚板，內(nèi)部包含隨機(jī)分布的球形顆粒。1999年，把葉片看做能散射和吸收光線的一個生物化學(xué)物質(zhì)均勻的混合物。所有這些模型都能如實(shí)地模擬重現(xiàn)葉片的光學(xué)特性?；旌辖橘|(zhì)模型將葉片看做一片有散射和吸收特性的厚板物質(zhì)。N-流混合介質(zhì)模型混合介質(zhì)模型輻射傳輸方程的求解近似解：更快更容易求解，但精度不高。數(shù)值解：很精確但是迭代求解過程計(jì)算量很大，例如：高斯－賽德爾算法。輻射傳輸方程的求解近似解：更快更容易求解，但精度不高。近似解近似解可以通過用一組微分方程組近似冠層輻射傳輸方程，然后求解向上和向下的輻射通量得到，比如KM理論；或是把冠層輻射場分解為非散射、一次散射和多次散射三個部分，然后通過非迭代計(jì)算的方式估計(jì)多次散射?；贙M理論的缺陷：不適合于方向反射（依賴于天頂角和方位角）的計(jì)算。對于植被冠層通常必須經(jīng)驗(yàn)或半經(jīng)驗(yàn)地確定。因此，目前這類簡化方法主要用于多次散射的近似。冠層輻射場的分解：為了在精度和效率之間尋求平衡，采取的策略是為0次和1次散射部分尋求一個精確解，對多次散射貢獻(xiàn)進(jìn)行近似。近似解近似解可以通過用一組微分方程組近似冠層輻射傳輸方程，然幾何光學(xué)模型假定冠層由一系列以指定方式置于地表的規(guī)則幾何形狀（如：圓柱體、球體、圓錐體、橢球體）構(gòu)成。對于稀疏植被冠層，反射率/輻射亮度為不同光照/陰影組成部分的面積加權(quán)和。不同組分部分根據(jù)幾何光學(xué)理論計(jì)算得到。幾何光學(xué)模型假定冠層由一系列以指定方式置于地表的規(guī)則幾何形狀幾何光學(xué)模型一棵樹被視為一個木棒上支撐著一個橢球體，樹的個數(shù)因每個像元而不同，服從泊松分布。每個像元的反射為四個分量的面積加權(quán)和。四個分量：光照冠層、光照背景、陰影冠層、陰影背景。幾何光學(xué)模型一棵樹被視為一個木棒上支撐著一個橢球體，樹的個數(shù)計(jì)算機(jī)模擬模型輻射傳輸模型和幾何光學(xué)模型都是把冠層視為一個整體，用定義具有平均屬性特征的體積元素來表征。精確計(jì)算一個復(fù)雜冠層結(jié)構(gòu)上的輻射分布需要計(jì)算機(jī)模擬模型。給定一個描述冠層中植物整體的結(jié)構(gòu)模型（該模型由基本幾何體構(gòu)成，如三角面、參數(shù)曲線等）和給定的視角及入射條件下不同面之間的輻射傳輸解法，就可以對主要植被的一組給定的輻射特征進(jìn)行模擬。兩個典型的方法如下：蒙特卡羅光線追蹤模型輻射度模型計(jì)算機(jī)模擬模型輻射傳輸模型和幾何光學(xué)模型都是把冠層視為一個整蒙特卡羅光線追蹤模型建立在光子在植被冠層中路徑采樣的基礎(chǔ)上。當(dāng)場景復(fù)雜度上升時，此方法需要處理時間并不會明顯增加，因此光線追蹤方法更容易得到輻射傳輸?shù)耐ń?。冠層反射率的本質(zhì)是冠層BRDF被視為是一組采樣光子從一個方向入射到冠層后，從另一個以給定方向?yàn)橹行牡哪硢挝涣Ⅲw角內(nèi)出射的平均概率。按照上面的原理，算法的目標(biāo)是通過對光子打入場景內(nèi)部整個過程的模擬計(jì)算概率。主要的計(jì)算問題變成檢測一組光線與已定義場景的幾何結(jié)構(gòu)的交點(diǎn)。光子在點(diǎn)上反射、透射和吸收的概率之和等于1。蒙特卡羅光線追蹤模型建立在光子在植被冠層中路徑采樣的基礎(chǔ)上。基于蒙特卡羅方法森林冠層BRDF模擬的場景圖基于蒙特卡羅方法森林冠層BRDF模擬的場景圖蒙特卡羅方法步驟(1)構(gòu)造或描述問題的概率過程。對于本身就具有隨機(jī)性質(zhì)的問題，主要是正確地描述和模擬這個概率過程。(2)實(shí)現(xiàn)從已知概率分布的抽樣。有了明確的概率過程后，為了實(shí)現(xiàn)過程的數(shù)字模擬，必須實(shí)現(xiàn)從已知概率分布的隨機(jī)數(shù)的抽樣。根據(jù)已知分布律(密度或分布密度)產(chǎn)生的隨機(jī)變量具體值的序列，即從已知分布率實(shí)現(xiàn)抽樣的問題。其中最基本的一個概率分布是(0，1)上的均勻分布。隨機(jī)數(shù)就是具有這種均勻分布的隨機(jī)變量。(3)建立各種統(tǒng)計(jì)量的估計(jì)。蒙特卡羅方法步驟(1)構(gòu)造或描述問題的概率過程。對于本身就具森林冠層內(nèi)光子隨機(jī)過程首先，選擇一個隨機(jī)數(shù)確定光子進(jìn)入植被的自由路徑；然后，用一個或者幾個隨機(jī)數(shù)確定路徑上的植被組分(葉子)的位置、方向、種類及入射的光子是否碰撞到了這個組分(葉子)；如果發(fā)生碰撞，入射光就會被吸收或散射(反射和透射)，散射方向由隨機(jī)數(shù)和散射相函數(shù)共同決定；這個過程不斷重復(fù)直到光子被吸收或者最終到達(dá)傳感器，然后選擇其它隨機(jī)數(shù)，模擬下一個光子從“生”到“死”的過程。森林冠層內(nèi)光子隨機(jī)過程首先，選擇一個隨機(jī)數(shù)確定光子進(jìn)入植被的基于蒙特卡羅方法的森林冠層內(nèi)光子的隨機(jī)過程圖基于蒙特卡羅方法的森林冠層內(nèi)光子的隨機(jī)過程圖蒙特卡羅模擬中的冠層坐標(biāo)系和葉片坐標(biāo)系蒙特卡羅模擬中的冠層坐標(biāo)系和葉片坐標(biāo)系蒙特卡羅方法模擬森林冠層的BRDF涉及的關(guān)鍵技術(shù)葉傾角分布的抽樣；G函數(shù)；光子自由路程的計(jì)算；光子碰撞葉片后散射方向的確定；BRDF熱點(diǎn)效應(yīng)糾正;光子能量收集。蒙特卡羅方法模擬森林冠層的BRDF涉及的關(guān)鍵技術(shù)葉傾角分布的葉傾角分布葉傾角分布，是用來描述植被葉片在空間中朝向分布的物理量。葉傾角分布，指的是葉平面的法線方向與z軸的夾角在0—90度之間的概率分布。光予與冠層葉子發(fā)生碰撞，確定被碰撞葉子的法向量(葉傾角)，并且符合一定概率密度分布函數(shù)。為描述植被葉子傾角分布狀況，Goel將葉傾角日分為六類：喜平型、喜直型、傾斜型、極端型、均勻型和球面型。葉傾角分布葉傾角分布，是用來描述植被葉片在空間中朝向分布的物不同葉傾角分布類型的密度分布不同葉傾角分布類型的密度分布G函數(shù)G函數(shù)是植被結(jié)構(gòu)的重要特征參量，它是植被群體平均投影函數(shù)，指單位面積內(nèi)所有葉子在某一方向上的投影面積之和，在很大程度上，其反映了植被對光的攔截程度。G函數(shù)G函數(shù)是植被結(jié)構(gòu)的重要特征參量，它是植被群體平均投影函光子自由路程一個單位能量的光予從冠層上界的能量發(fā)射源平面按照一定的方向(天頂角和方位角)射向冠層。產(chǎn)生一個隨機(jī)數(shù)，根據(jù)光子的運(yùn)行方向和冠層的LAI和G函數(shù)值，計(jì)算光子的自由路程L所謂自由路徑為兩次連續(xù)碰撞之間光子所經(jīng)歷的路程，光學(xué)距離f可定義為沿自由路徑介質(zhì)對光子的削弱系數(shù)的積分。光子自由路程一個單位能量的光予從冠層上界的能量發(fā)射源平面按照光子散射方向的

確定光子與葉子發(fā)生碰撞，有二種情況發(fā)生，散射和吸收，其中散射又包括：反射和透射。通過產(chǎn)生(0，1)之間隨機(jī)數(shù)，確定光子是發(fā)生反射、透射還是吸收。假設(shè)a為在(0，1)區(qū)問內(nèi)均勻取樣的一個隨機(jī)數(shù)，與tt分別代表葉片的半球反射率與半球透過率，則隨機(jī)數(shù)a在(0，)區(qū)間內(nèi)發(fā)生反射，a在(，rt+tt)區(qū)間內(nèi)發(fā)生透射，a在(+，1)區(qū)間內(nèi)光子被吸收。光子散射方向的

確定光子與葉子發(fā)生碰撞，有二種情況發(fā)生，散射熱點(diǎn)效應(yīng)糾正由于冠層內(nèi)的散射體(葉片)具有一定的幾何尺度，因而造成散射體空間分布的不隨機(jī)性和間斷性，使得輻射場分布與隨機(jī)粒子介質(zhì)相比有一定差別。導(dǎo)致了所謂的BRDF熱點(diǎn)效應(yīng)。BRDF的熱點(diǎn)效應(yīng)主要是由于光子的一次散射造成的，蒙特卡羅模擬中熱點(diǎn)效應(yīng)的糾正主要體現(xiàn)在光子消光系數(shù)。消光系數(shù)依賴上一次的光子運(yùn)行軌跡。熱點(diǎn)效應(yīng)糾正由于冠層內(nèi)的散射體(葉片)具有一定的幾何尺度，因光子能量收集對逃出植被冠層光子的能量轉(zhuǎn)換為反射率是模擬冠層的BRDF關(guān)鍵一步。由于每一個光子的能量可以定義為：Q=hv，h為普朗克常數(shù)，v為光子頻率。光子能量收集對逃出植被冠層光子的能量轉(zhuǎn)換為反射率是模擬冠層的蒙特卡羅模擬結(jié)果蒙特卡羅方法準(zhǔn)確模擬出了森林冠層BRDF的兩個重要特性：熱點(diǎn)現(xiàn)象和碗邊效應(yīng)，其中熱點(diǎn)位于太陽入射天頂角方向，近紅外的碗邊效應(yīng)非常明顯，紅光的碗邊效應(yīng)不是很明顯，并且在天頂方向有異常值。BRDF后向觀測方向的均值比前向觀測方向要大，與實(shí)測BRDF的特性相吻合。蒙特卡羅模擬結(jié)果蒙特卡羅方法準(zhǔn)確模擬出了森林冠層BRDF的兩前向和后向光線追蹤各種MCRT算法間的一個重要區(qū)別是它們涉及前向跟蹤還是后向跟蹤。前者，采樣光子的軌跡追蹤過程為從光源到傳感器；后者為從傳感器到光源。前向和后向光線追蹤各種MCRT算法間的一個重要區(qū)別是它們涉及冠層場景生成通過三維掃描的方法，立體測量學(xué)，手動測量等的算法生長模型，或者由植物生長規(guī)律驅(qū)動的模型來實(shí)現(xiàn)。1999年，該模型將冠層要素的生長作為溫度與碳利用率的函數(shù)，然后耦合到冠層光照與溫度的三維空間變量中去。冠層場景生成通過三維掃描的方法，立體測量學(xué)，手動測量等的算法森林光線追蹤算法森林的宏觀結(jié)構(gòu)由一組被放在水平板上的三維幾何體表示。這些幾何體定義了樹冠的形狀、大小和重疊等。樹冠的坐標(biāo)可以直接指定，或者由生長模型或者統(tǒng)計(jì)分布估計(jì)得出。在每個樹冠內(nèi)部，樹葉由結(jié)構(gòu)參數(shù)如葉面積密度、角度分布、大小和葉片光學(xué)特征（反射率和透射率）近似描述。該方法的優(yōu)點(diǎn)是一條單一的光子路徑可以用于模擬任意波段的反射。森林光線追蹤算法森林的宏觀結(jié)構(gòu)由一組被放在水平板上的三維幾何植物學(xué)植物建模系統(tǒng)模型冠層場景生成、天空輻射生成、ARARAT（高級輻射光線追蹤器）的射線跟蹤器。為產(chǎn)生冠層場，需要用到L系統(tǒng)。BPMS中的拓?fù)浯梢陨扇~片冠層的測量關(guān)鍵參數(shù)，如葉片數(shù)、冠層高度、葉長度和冠層變量特征。L系統(tǒng)用來克隆植物。冠層生成以后，光線追蹤器可以用來根據(jù)給定的照射條件（太陽直射光和天空漫射）模擬冠層輻射場。可以用來理解冠層輻射場的特征；驗(yàn)證其他簡單模型，及訓(xùn)練從遙感圖像中提取生物物理參數(shù)的反演模型。植物學(xué)植物建模系統(tǒng)模型冠層場景生成、天空輻射生成、ARARA植被冠層反射模型課件SPRINT模型為解決普通MCRT跟蹤法對千米尺度場景的內(nèi)存消耗與計(jì)算時間需求的問題。SPRINT（模擬輻射攔截的光子傳播）模型主要不同在于隨機(jī)選取的步驟里，光子會從每個碰撞點(diǎn)像連續(xù)的波一樣向外傳播。會改變在各個觀測方向的BRDF的計(jì)算值。因此可以比傳統(tǒng)蒙特卡洛射線追蹤快1000倍。SPRINT模型為解決普通MCRT跟蹤法對千米尺度場景的內(nèi)存植被冠層反射模型課件輻射度模型及應(yīng)用優(yōu)點(diǎn)：一旦輻射傳輸能夠解決，在任意視角的冠層反射率都能模擬。保留了每片葉子作為反射和透射表面的離散特性。局限：構(gòu)建可視因子矩陣和求解輻射傳輸?shù)某跏加?jì)算負(fù)荷。輻射度模型及應(yīng)用優(yōu)點(diǎn)：一旦輻射傳輸能夠解決，在任意視角的冠層輻射度模型及應(yīng)用輻射度模型及應(yīng)用輻射度模型及應(yīng)用輻射度模型作為一種計(jì)算機(jī)模擬模型具有很多優(yōu)點(diǎn)，它對理解植被-輻射相互作用過程和研究植被冠層輻射機(jī)理具有重要的理論價(jià)值。傳統(tǒng)的輻射度模型假設(shè)冠層內(nèi)葉片為朗伯體。但隨著對葉片特性的深入研究發(fā)現(xiàn)，葉片的反射特性不能單純的看成是理想漫反射過程。為了消除傳統(tǒng)輻射度模型的朗伯假設(shè)，完善輻射度模型，利用Phong光照模型模擬葉片表面非朗伯（鏡面反射）部分的分布特性，在基于真實(shí)結(jié)構(gòu)冠層場景的輻射度模型（RGM）的基礎(chǔ)上，增加了葉片鏡面反射分量的計(jì)算。以玉米冠層為例，比較并分析葉片的鏡面反射分量對冠層輻射分布的影響。輻射度模型及應(yīng)用輻射度模型作為一種計(jì)算機(jī)模擬模型具有很多優(yōu)點(diǎn)最新進(jìn)展近幾年新輻射傳輸模型發(fā)展較慢，但涉及領(lǐng)域較廣。經(jīng)典幾何光學(xué)模型從本質(zhì)上描述了太陽輻射和地表的相互作用。幾何光學(xué)模型近來用于確定森林類型和估算生物物理參數(shù)。計(jì)算機(jī)模擬模型發(fā)展沒有太大進(jìn)展。最新進(jìn)展近幾年新輻射傳輸模型發(fā)展較慢，但涉及領(lǐng)域較廣。小結(jié)輻射傳輸模型適用于稠密植被冠層。幾何光學(xué)模型還是更適合稀疏的規(guī)則形狀的冠層。上述兩種模型已經(jīng)有人研究綜合成為混合冠層模型。計(jì)算機(jī)模擬模型主要用于理解輻射變化特征和驗(yàn)證一些簡單模型。小結(jié)輻射傳輸模型適用于稠密植被冠層。地表參數(shù)定量遙感反演及其不確定性植被指數(shù)遙感提取及方向性校正葉面積指數(shù)遙感反演地表反照率遙感反演地表溫度遙感反演地表參數(shù)定量遙感反演及其不確定性植被指數(shù)遙感提取及方向性校正植被指數(shù)遙感提取植被指數(shù)提取，NDVI與葉面積指數(shù)、綠色生物量、植被有效光合作用系數(shù)等生物物理參數(shù)有關(guān)。為了修正大氣影響，通過利用藍(lán)色和紅色通道的輻射差別修正紅色通道的輻射值，減少植被指數(shù)對大氣性質(zhì)的依賴，提出了大氣修正植被指數(shù)（ARVI）。植被等值線，是植被參數(shù)相等（LAI）的紅色-近紅外反射率的連線，它可以從輻射傳輸模型或觀測數(shù)據(jù)獲得。等值線的概念與植被指數(shù)的輻射傳輸理論有本質(zhì)上的聯(lián)系，為從植被信號中分解大氣和背景信號提供了基礎(chǔ)。植被指數(shù)遙感提取植被指數(shù)提取，NDVI與葉面積指數(shù)、綠色生物植被指數(shù)遙感提取NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，檢測植被生長狀態(tài)、植被覆蓋度和消除部分輻射誤差等；（-1<=NDVI<=1），負(fù)值表示地面覆蓋為云、水、雪等，對可見光高反射；0表示有巖石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆蓋，且隨覆蓋度增大而增大；NDVI的局限性表現(xiàn)在，用非線性拉伸的方式增強(qiáng)了NIR和R的反射率的對比度。對于同一幅圖象，分別求RVI和NDVI時會發(fā)現(xiàn)，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI對高植被區(qū)具有較低的靈敏度；NDVI能反映出植物冠層的背景影響，如土壤、潮濕地面、學(xué)、枯葉、粗超度等，且與植被覆蓋有關(guān)；植被指數(shù)遙感提取NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，檢NDVI數(shù)據(jù)時間

199712，分辨率

1000米,數(shù)據(jù)源

NOAA/AVHHR，覆蓋區(qū)域四川貴州陜西湖北湖南江西河南NDVI數(shù)據(jù)時間199712，分辨率1000米,數(shù)據(jù)源SAVISAVI，土壤調(diào)節(jié)=((NIR-R)/(NIR+R+L))(1+L)；目的是解釋背景的光學(xué)特征變化并修正NDVI對土壤背景的敏感。與NDVI相比，增加了根據(jù)實(shí)際情況確定的土壤調(diào)節(jié)系數(shù)L，取值范圍0~1。L=0時，表示植被覆蓋度為零；L=1時，表示土壤背景的影響為零，即植被覆蓋度非常高，土壤背景的影響為零，這種情況只有在被樹冠濃密的高大樹木覆蓋的地方才會出現(xiàn)。SAVISAVI，土壤調(diào)節(jié)=((NIR-R)/(NIR+REVI為了克服歸一化植被指數(shù)（NDVI）高植被區(qū)易飽和、低植被區(qū)易受土壤背景影響的缺點(diǎn)，研究者們針對MODIS數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，發(fā)展了一種基于MODIS數(shù)據(jù)的新植被指數(shù)，稱之為“增強(qiáng)性植被指數(shù)EVI。EVI是綜合處理土壤、大氣、飽和問題的增強(qiáng)型植被指數(shù)，是NDVI的繼承和改進(jìn)。已有研究表明EVI比NDVI能更好地與葉面積指數(shù)、生物量和光合有效輻射分量等建立線性關(guān)系。EVI數(shù)據(jù)集由Red、NIR、Blue三個波段來生成的，基本公式為：EVI=G×(ρNir-ρRed)/(ρNir+C1×ρRed-C2×ρBlue+L)式中L=1，為土壤調(diào)節(jié)參數(shù)；參數(shù)G=2.5；參數(shù)Cl=6，為大氣修正紅光校正參數(shù)；C2=7.5，為大氣修正藍(lán)光校正參數(shù)。EVI是耦合了抗大氣植被指數(shù)和土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)。EVI為了克服歸一化植被指數(shù)（NDVI）高植被區(qū)易飽和、低植植被指數(shù)方向性校正絕大部分的物體均具有各向異性的反射特性,其反射率不僅與傳感器的位置有關(guān),而且還與入射光源位置有關(guān),稱之為二向性反射.去除這些角度變化引起的植被指數(shù)變化（如使角度影響歸一化），使系列數(shù)據(jù)具有可比性，否則，定量推算植被指數(shù)研究的基礎(chǔ)就不穩(wěn)固。一種多日或多角度觀測數(shù)據(jù)另一種將反射率BRDF模型帶入植被指數(shù)公式，通過一定的簡化建立指標(biāo)指數(shù)與角度關(guān)系的模型，進(jìn)行指標(biāo)指數(shù)角度糾正的方法。反射率糾正常用BRDF模型植被指數(shù)直接進(jìn)行BRDF糾正方法植被指數(shù)方向性校正絕大部分的物體均具有各向異性的反射特性,其葉面積指數(shù)遙感反演農(nóng)作物葉面積指數(shù)反演：植被指數(shù)與LAI的關(guān)系，表達(dá)式的經(jīng)驗(yàn)系數(shù)主要依賴于植被類型，這樣就需要大量的地面實(shí)測數(shù)據(jù)與相應(yīng)遙感數(shù)據(jù)去建立這種經(jīng)驗(yàn)關(guān)系，并且由于土壤與植被覆蓋類型的復(fù)雜多樣，通過植被指數(shù)計(jì)算LAI的關(guān)系表達(dá)式是多種多樣的，具有地域性與尺度性。通過描述冠層反射率信息與冠層生物物理參數(shù)的植被冠層模型來反演，BRDF模型可以將地表的物理屬性與遙感測量的在某個波段、某個角度的信號聯(lián)系起來，優(yōu)點(diǎn)是這種方法是一種有物理基礎(chǔ)的方法，是獨(dú)立于植被類型的一種反演方法。葉面積指數(shù)遙感反演農(nóng)作物葉面積指數(shù)反演：葉面積指數(shù)反演常用模型輻射傳輸模型，偏重于光的電磁波特性，主要適用于水平均勻植被或渾濁介質(zhì)。幾何光學(xué)模型，側(cè)重于光的粒子特性，假設(shè)光線是沿直線傳播，即忽略衍射和極化，利于處理兩種不同介質(zhì)邊界表面粗糙度大于電磁波波長時的反射、輻射及吸收。幾何光學(xué)模型和輻射傳輸模型分別在不同尺度上具有各自的優(yōu)勢，李小文的幾何光學(xué)-輻射傳輸混合模型，將幾何光學(xué)模型在解釋陰影投影面