用广角图象同时测量针叶树冠层叶角分布和叶面积指数的方法研究(英文)

叶面倾角分布（ＬＡＤ）和叶面积指数（ＬＡＩ）是植被冠层结构的重要参量。由于植被结构的复杂和千变万化，这些参量的野外直接测量，是十分费力和费时的，特别是对针叶树种就更难进行。底视广角照片已用于ＬＡＩ的估值，但由于ＬＡＤ和叶丛、枝的丛集情况未知而导致了估值的误差。Ｊ．Ｃｈｅｎ等近期采用最小平方反演技术从鱼眼象片中同时获取ＬＡＩ和ＬＡＤ，他们注意到提取的ＬＡＤ的精度不高，误差产生的原因可能在于假定对不同的观察方向叶丛集指数为常量。从典型的鱼眼象片中可见，对森林群落，接近水平方向的光间隙是随机的，但接近天顶却明显呈丛集状，Ｎｉｌｓｏｎ（１９７１）曾指出这一丛集指数可能是与观察方向有关的，但近期的工作通常将其视作常量，也有一些例外，如Ｊ．Ｃｈｅｎ基于加拿大北部森林的叶丛结构，指出了叶丛集指数随观察方向的变化。我们将树冠间间隙的概念引入Ｃｈｅｎ的方法，并将叶丛集指数明确地表示作观察方向天顶角的函数，同样应用最小平方反演，我们提取了满意的ＬＡＩ和ＬＡＤ的估计值。我们已用两种针叶树的广角图象进行了验证实验。数字化的底视广角图象用树冠断层象数据采集系统（ＴＣＴＳ）摄取，１９９５年我们在园柏苗圃中摄取广角图象并同期手工测量的５?