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叶片聚集度系数量化了在树冠随机的情况下叶片空间分布的聚集程度,对生态模型建模有重要作用。聚集度系数量化了树叶在不同树冠结构中的水平分布,如在树冠、灌木和农作物中。叶片聚集度系数已被证明对于准确估计吸收光合有效辐射、光合作用、冠层导度以及地表能量守恒是相当重要的。聚集度系数在同一个土地覆盖类型中差异很大,使用遥感数据得到指数的空间分布是非常可取的。过去,提出了基于热点和暗点的归一化差值指数(NDHD),是利用多角度遥感数据反演聚集度系数。本研究利用MODIS BRDF模型参数产品(MCD43A1)以及土地覆盖类型数据(MCD12Q1),基于Ross-Li半经验模型模拟了热点和暗点的反射率,计算出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2014年8月500 m分辨率的大兴安岭地区的植被叶片聚集度系数。并在大兴安岭地区采用冠层分析仪TRAC采样测量,对反演的聚集度系数进行实地验证并对结果进行分析。通过聚集度系数反演得到真实叶面积指数,并利用TRAC与LAI-2000相组合(将LAI-2000观测的LAI_e和TRAC观测的?代入式(2-11))(下文简称组合法)计算森林冠层的真实LAI,通过组合法得到的大兴安岭森林冠层LAI对反演的LAI进行精度验证并对结果进行分析。结果表明:Ross-Li模型模拟的数据与样地实测数据具有显著的相关性(R~2=0.8879),表明了利用MCD43A1数据反演聚集度系数算法的可行性;MODIS近红外波段对于叶片聚集度系数变化的灵敏度比红色波段更高;随着太阳天顶角的增加,ROSS-Li模型推导出的聚集度系数呈线性增长趋势(R~2=0.9699),说明叶片聚集度系数与天顶角变化有关;通过组合法得到的叶面积指数与聚集度系数反演得到的大兴安岭森林冠层LAI具有显著的相关性。