近日，我校环资学院省部共建亚热带森林培育国家重点实验室森林经理学科研究团队与北京林业大学森林经理学科黄华国教授团队合作，在遥感领域知名期刊《Remote Sensing of Environment》（影响因子9.085）发表论文“Using the 3D model RAPID to invert the shoot dieback ratio of vertically heterogeneous Yunnan pine forests to detect beetle damage”。该研究提出了一种基于三维辐射传输模型的森林虫害信息反演方法，为森林虫害的大面积监测提供了理论和技术支持。
森林害虫（如：云南松小蠹虫）胁迫造成森林树冠在水平和垂直方向上的显著异质性。经验统计方法和一维辐射传输模型方法在描述这种树冠异质性具有较大的局限性和不确定性，而基于相对真实结构的三维模型（如：RAPID模型）在受害冠层描述具有明显的优势，对探究森林虫害监测方法具有巨大的潜力。
该研究以三维辐射传输模型RAPID为核心，结合枯梢率指标和单木异速生长方程，提出了基于孔隙面元的垂直异质树冠三维表示方法，并且考虑了树冠内部叶片生化参数和光学属性异质性，实现受害森林场景参数化。
为了验证该方法的有效性，首先通过无人机lidar和森林实地观测数据重建了3个受害的云南松三维场景。其次，将模拟的森林场景反射率与观测的高光谱和哨兵2号卫星的反射率数据进行比较。结果表明模拟的受害森林反射率与遥感观测数据具有较好的一致性。最后，基于该方法实现大量受害森林三维场景模拟，采用查找表的方法实现了有效叶面积指数、叶绿素、枯梢率和枯死叶面积指数精确反演。
图：3个受害（SP1, SP2和MP）的云南松三维场景及对应的RAPID模拟图像。（a）受害和健康树冠样地位置分布；（b）受害云南松林三维场景可视化；（c）高光谱影像；（d）和（e）分布为高光谱和Sentinel-2的太阳-观测角度下模拟的图像。
以上研究成果由北京林业大学和我校人员共同完成，环资学院森林经理学科教师林起楠为第一作者，北京林业大学为第一通讯单位，浙江农林大学为合作单位，该项目得到国家自然科学基金面上项目和浙江农林大学科研发展基金项目支持。
全文链接：https://authors.elsevier.com/a/1c-yT7qzStnVA
（环境与资源学院 林起楠）
