%0 Journal Article
%T 对Beer-Lambert定律间接测量森林LAI的误差低估分析
%A 胡容海
%A 阎广建
%J 地球信息科学学报
%P 366-375
%D 2012
%R 10.3724/SP.J.1047.2012.00366
%X 叶面积指数(LeafAreaIndex,LAI)是表征植被冠层结构的核心参数。在地面对LAI的间接测量是遥感反演算法验证和改进的重要手段,而目前基于Beer-Lambert定律的森林LAI地面间接测量方法存在着严重的低估问题。本文通过理论分析,指出Beer-Lambert定律在应用到森林叶面积指数测量时,LAI低估的根本原因来源于叶面积体密度、消光路径及叶倾角投影G函数在空间上的不均匀性,并定量评估了冠层非随机分布对LAI测量结果的影响,发现植被冠层的非随机分布会对LAI的测量带来20％~40%的误差。这一结论,对于Beer-Lambert定律的简单修正应用于森林LAI间接测量时仍存在着较大的局限性,尚未能根本上解决LAI的低估问题,故间接测量LAI的理论和方法需进一步深入研究。
%K Beer-Lambert定律
%K 遥感
%K 聚集效应
%K 叶面积指数测量
%K 低估
%U http://www.dqxxkx.cn/CN/abstract/abstract24698.shtml