基于虚拟森林环境的地面叶面积指数间接测量方法模拟与验证

叶面积指数作为表征植被冠层结构核心参数之一，它在林学、植物学、农学等领域均有着广泛的应用。本项目首先应用虚拟现实技术,建立单株树木形态结构的精细三维模型，结合森林调查数据和三维地形数据构建具有高度真实感的虚拟森林环境，并在此基础上形成具有不同林分特征及地形变化条件的典型虚拟森林环境，并以其作为统一的地面LAI测量方法模拟验证平台。采用光线跟踪法、投影算法及Z-Buffer算法等手段在虚拟森林环境中模拟LAI-2000、半球摄影、TRAC、多光谱冠层成像仪四种地面LAI间接测量方法，全面分析、验证参与模拟的LAI测量方法及相关算法，重点研究消除地面LAI间接测量方法中广泛存在的三大误差来源，即非光合作用组分影响、聚集效应及地形效应，最后提出可同时消除LAI间接测量方法三大误差来源的地面LAI测量方案。研究成果将为森林冠层高精度地面LAI间接测量提供科学合理的解决方案。

本项目针对森林冠层地面LAI间接测量方法广泛存在的非光合作用组分、聚集效应及地形效应误差来源，采用高逼真度虚拟森林环境作为统一的地面LAI间接测量方法验证平台，开展各种地面LAI间接测量方法及算法验证。与传统虚拟森林环境相比，高逼真度虚拟森林环境具有单树几何模型精细、场景复杂度高、面片数巨大等特点，因此采用传统光线跟踪方案模拟LAI间接测量方法存在模拟时间过长的缺陷，因而本项目开展了高逼真度虚拟森林环境下地面LAI间接测量方法加速模拟研究。通过分析总结光线跟踪算法及地面LAI间接测量方法，以光线跟踪计算时间作为比较分析因子，对比分析了四种数据结构分割平面搜索方法（空间中分法、对象中分法、启发式排序法和启发式BIN分区法）的光线跟踪模拟性能，研究结果表明启发式排序法较其它三种方法性能最佳；此外，以场景节点遍历数、单树几何模型节点遍历数、单树几何模型遍历数、面片遍历数、平均计算时间作为比较分析因子，开展了传统方法、Kdtree、BVH、Octree不同组合的十种单树几何模型及虚拟森林场景数据结构组合方案的光线跟踪性能对比分析，研究发现两级Kdtree数据结构方案较其它9种数据结构方案性能更为优越。. 以地面数据为基础分析发现，森林冠层冠层基本组分及木质组分聚集指数不仅随着天顶角变化，其同时还随着方位角方向变化而变化。木质组分在冠层内的聚集效应较冠层基本组分更为显著，30°-60°天顶角区间内的聚集指数具有较强的代表性，其与全天顶角区间内聚集指数平均值相关系数高。LX算法四种无间隙单元处理方案计算结果差异较大，‘Sat’方案在大天顶角方向无间隙单元比例较高时计算结果异常。与LX算法相比，CLX算法计算结果更为稳定，并且受无间隙单位处理方案的影响最小。由于有限长度单位长度较小且难以获取足够的间隙大小样本数据，CC算法不足以用于定量评估有限长度单元尺度内冠层基本组分及木质组分聚集效应。当天顶角及方位角方向一致时，不同测量方法及算法间 和 计算结果差异较大。因此传统方法（如TRAC、DHP）仅在单一天顶角及方位角方向开展森林冠层聚集指数测量难以实现对冠层聚集效应的有效评估，外业测量时应在多天顶角及方位角方向多次采样以实现对森林冠层的充分采样。冠层非光合作用组分影响则可通过MCI方法测量的木质总面积比参数消除，其外业测量时可在样地内布设多个观测点以实现对样地的充分采样。