基于多角度遥感反演森林冠层结构参数及在碳循环模型中的应用

Because practical regional clumping index products of higher resolution (less than 1 km)are not available at present, most of the surface process model only consider clumping index with the change of vegetation types, regardless of its time and space changes, which increase the uncertainty of the simulation results and restrict the improvement of the LAI and model simulation accuracy. Therefore the development of remote sensing inversion theory and technology on higher resolution (less than 1 km) clumping index, for the forest carbon cycle research, is very realistic and urgent. Based on multi-angle remote sensing data and 4 scale geometric optics model, using model parameters products (MCD43A1)of 16-day synthetic MODIS BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function) in 500 m resolution, this study extract clumping index and take the inversion data of clumping index as the model parameters to research the carbon cycle on regional scale, thus realizing the fusion of remote sensing information and the ecological mechanism process models.

由于目前还没有更高分辨率(小于1 km)的实用性的区域聚集度系数产品，大多数地表过程模型仅考虑聚集度系数随植被类型的变化，而没有考虑它的时空变化，因此增加了模拟结果的不确定性，制约了LAI和模型模拟精度的提高。因此发展更高分辨率(小于1 km)叶片聚集度系数的遥感反演理论与技术，对于森林碳循环研究是非常现实和迫切的要求。本研究基于多角度遥感数据和四尺度几何光学模型，利用16天合成的500m分辨率的MODIS BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function)模型参数产品(MCD43A1)提取叶片聚集度系数，并利用反演的聚集度系数数据作为模型的参数来对区域尺度的碳循环进行研究，实现遥感信息与生态机理过程模型的有效融合。

森林生态系统作为一个巨大的碳库，在陆地碳循环中扮演着重要的角色。森林生态系统光合作用与呼吸作用的微小变化都会对大气中CO2浓度变化起到显著影响。因此，碳循环机制研究、碳源/汇时空分布对于研究陆地生态系统碳循环起到了重要的作用。本研究基于多角度遥感数据（16天合成的500m分辨率的MODIS BRDF模型参数产品（MCD43A1）），采用Ross-Li半经验模型模拟了热点和暗点的反射率，计算归一化的热点与暗点差值指数（NDHD），结合最小二乘法模拟的NDHD与聚集度系数的关系，反演了空间分辨率500 m森林叶片聚集度系数。利用反演的聚集度系数数据作为BEPS模型的参数来对区域尺度的碳循环进行研究，实现遥感信息与生态机理过程模型的有效融合。本项目主要对以下4个方面进行了研究：（1）碳循环模型基础空间数据库构建；（2）生态系统模型参数优化；多角度遥感反演与碳循环模型的耦合研究；森林生态系统生产力分布研究。通过本项目的研究，建立了区域尺度的气候、遥感反演的叶面积指数和聚集度系数参数、通量数据等数据库，可以支撑区域尺度的森林生态系统碳循环研究；构建了森林冠层结构参数多角度遥感反演、生态系统模拟平台丰富了森林生态系统碳循环研究的技术手段。研究成果将提升利用卫星遥感技术开展全球变化研究的能力，推动森林生态系统碳模型的发展，提升森林碳汇精确计算水平。

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