[发明专利]一种植被冠层间隙大小分布算法

说明书

技术领域

本发明涉及植被冠层聚集效应定量评估技术领域，具体涉及一种植被冠层间隙大小分布算法。

背景技术

叶面积指数 (leaf area index，LAI) 为无量纲，它可定义为单位地表面积上所有绿色植物器官表面积的一半。作为表征植被冠层结构的核心参数之一，LAI控制着植被冠层的多种生物物理和生理过程，如光合、呼吸、蒸腾、碳循环、降水截获和能量交换等。目前LAI已广泛应用于植被生长及生产力模型、作物生长模型、净初级生产力模型、大气模型、水文模型等模型以及林学、植物学、生态学、农学等领域。

植被冠层地面LAI测量方法主要分为直接测量方法和间接测量方法。直接测量方法历史悠久、技术成熟、测量精度较高，但由于需破坏性采样，费时费力，仅适用于小范围测量。间接测量方法指通过测量其它相关参数来间接推导LAI，与直接测量方法相比具有经济、高效等特点，因此一般情况下植被冠层地面LAI测量均采用间接测量方法。间接测量方法包括相对生长测定法、斜点样方法和光学测量法。目前主要采用光学测量方法测量植被冠层LAI，该测量方法所使用的仪器主要包括LAI-2000、HemiView、TRAC、DHP（Digital Hemispheral Photography，半球摄影方法）和SunScan等。大量研究表明，与直接测量方法相比，LAI光学测量方法通常会低估LAI约20%~50%，地面LAI光学测量方法低估主要由植被冠层聚集效应引起，因此开展植被冠层聚集效应定量评估对应地面LAI间接测量精度及可靠性至为重要。

传统LAI光学测量方法理论模型均为间隙率模型，该模型假设冠层基本组分为混浊介质，即空间分布为随机分布。实际上绝大部分植被冠层的基本组分空间分布均不随机，即冠层基本组分存在聚集效应。植被冠层内部两个尺度（冠层基本组分和冠层基本组分内部）均存在聚集效应，因而可分为冠层基本组分聚集效应和冠层基本组分内部聚集效应，因而聚集指数又可分为冠层基本组分聚集指数（Ω_e）和木质组分聚集指数（Ω_w）。鉴于植被冠层三维结构的高度复杂性和异质性，目前常见的冠层聚集效应定量评估算法不多，主要有3种：间隙大小分布算法、有限长度平均算法和偏析系数理论算法。间隙大小分布算法认为在同一植被冠层间隙率条件下，不同的冠层聚集效应其所对应的间隙大小分布数据各不相同，因而间隙大小分布数据可用于定量描述植被冠层要素聚集效应。间隙大小分布数据中非随机分布的间隙大小类型则采用间隙移除法逐一移除，其采用间隙移除法移除大间隙前后的间隙大小分布数据可直接用于植被冠层聚集指数计算。间隙大小分布算法目前已被TRAC、DHP测量方法所采用。

传统的间隙大小分布算法在间隙大小分布数据较少时，其间隙大小移除方案无法自动终止间隙大小移除循环，从而导致算法计算结果异常，同时算法未提供合理的间隙大小移除方案，从而引起不同的间隙大小移除方案其计算结果不一。

发明内容

本发明的目的在于提供一种植被冠层间隙大小分布算法，该算法准确度高，稳定可靠，使用效果好。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种植被冠层间隙大小分布算法，包括以下步骤：

步骤10：收集植被冠层冠底间隙大小分布数据；

步骤11：统计步骤10获取的数据中各间隙大小类型累积间隙率，并按间隙大小升序排列，形成第一测量间隙大小分布曲线F_m1；

步骤12：计算所述第一测量间隙大小分布曲线F_m1对应的冠层要素随机分布条件下的第一间隙大小随机分布曲线F_r1；

步骤13：当所述第一测量间隙大小分布曲线F_m1的间隙大小类型数量小于等于第一默认参数，或第一测量间隙大小分布曲线F_m1部分位于第一间隙大小随机分布曲线F_r1之下时，间隙大小移除步骤结束，所述第一测量间隙大小分布曲线F_m1即为最终的曲线F_mr并转至步骤17；