A Semiempirical Approach for Decomposition of Remotely Sensed Leaf Area Index into Overstory and Understory Components over Russian Forests
Shabanov N.V., Bartalev S.A., Kobayashi H., Shin N., Кhovratovich T.S., Zharko V.O., Medvedev A.A., Telnova Kh.O.
// IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023.
Одной из основных отличительных особенностей лесного покрова является много- ярусность его архитектуры. В данной работе представлен алгоритм разделения индекса листовой поверхности (Leaf Area Index, LAI) между ярусами лесов России. Теоретическая база алгоритма впервые построена на основе законов биологического и радиационного взаимодействия ярусов, наблюдаемых экспериментально. Алгоритм применен к временным рядам MODIS LAI продукта, регулярно рассчитываемого ИКИ РАН на территорию России. Средние значения LAI и его разделение по ярусам впервые были рассчитаны для пород лесов России. Насколько существенным является вклад нижнего яруса? На основе нашей модели преобладание LAI нижнего яруса наблюдается для разреженных лесов. Этот эффект наблюдается для 28% лесов России, это лиственничные леса, расположенные на севере восточной Сибири.
Ссылка на текст:
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10154538