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附录A 译文
利用机载激光雷达优化热带雨林结构的远程检测：叶面积剖面对脉冲密度的敏感性和空间采样
摘要
机载激光扫描（ALS）已被认为是通过叶面积指数（LAI）和叶面积密度（LAD）的垂直冠层分布来模拟森林冠层结构和功能的主要来源。然而，关于激光点密度和激光点云的晶粒尺寸（水平定位分辨率）对LAD轮廓及其相关LAI的估计的影响知之甚少。我们的目标是确定最佳的价值可靠和稳定的估计LAD型材从ALS数据获得在一个茂密的热带森林。使用三种方法进行了比较：破坏性场采样，便携式冠层轮廓激光雷达（PCL）和ALS。当晶粒尺寸小于10mu;m，脉冲密度高（15mu;m）时，获得了与其它两种分析方法相一致的来自ALS的稳定的LAD轮廓。2）较低的脉冲密度也提供了稳定和可靠的LAD轮廓时，使用适当的调整（系数）K）我们还讨论如何LAD配置文件可以纠正整个景观时，使用ALS调查的密度较低，通过校准LAI测量领域或从PCL。晶粒尺寸、脉冲密度的合理选择K在密集森林生态系统中提供LAD和相关树木小区人口和生物量的可靠估计。
1.说明
测量森林冠层叶片的密度和分布是理解驱动森林功能的生态和小气候过程的关键。叶面积的空间结构受光透射率和吸光度、生物多样性保护、碳通量、生态生理、叶物候学、干扰和水和气候相互作用的影响或受影响。激光遥感的进展已经改变了测量森林冠层的方式，允许对冠层的空间结构的详细推断，同时增加了叶面积估计本身的应用。机载激光扫描（ALS）-即，扫描激光雷达（光探测和测距）-已被用来模拟叶环境，获得属性，如叶面积指数（LAI）及其分解成叶面积密度（LAD）分布在垂直冠层分布。虽然激光雷达已证明其可靠性和准确性的冠层高度和地上生物量估计在不同的空间尺度，先前的研究还发现了对激光采集参数（例如脉冲密度）和处理方法（例如，装箱分辨率）的相当大的灵敏度。然而，迄今为止，鲜为人知的是，这些因素如何改变叶面积和LAD剖面的具体估计。因此，LIDAR叶面积属性估计的稳定性和鲁棒性需要进一步研究。
LAI代表每单位地面面积的叶面积（m）。二·m2）在这一领域，LAI可以通过在树冠上升起一根杆子并计算杆在垂直剖面上接触叶片的次数来间接估计。沿垂直剖面的单位叶片的频率产生LAD分布，表示为每个冠层的每一高度间隔的叶面积（m）。二·m3）LAD值，因此，部分体积成分的LAI。在固定的足迹中，通过破坏性收获和扫描叶面积来测量LAD和LAI可能是LAD轮廓量化的最精确的方法，但是它是非常困难和费力的，特别是在茂密的热带森林中。非破坏性的，间接的技术，如从轨道传感器的植被指数，通过半球形照片评估的林冠间隙面积，以及从上方/下方的冠层光传感器的光强度衰减，通常被用来估计LAI。然而，这三种技术都具有关键性的局限性。植被指数在茂密的森林中饱和，其中LAI一般超过4。半球形照片的使用应限于接近黎明和黄昏的狭窄时间窗。光传感器需要一个大的开放区域或塔楼，用于在接近每个林下测量时的光强的上方冠层测量。光传感器的信号也在茂密的森林中变得饱和。替代地，激光雷达系统是有源的传感器，如果它们能够有效地穿透整个冠层深度，则不受这些限制的影响。事实上，LIDAR衍生的估计揭示了生态相关的差异，在LAD型材不同的密集雨林类型，包括那些LAI高于5。
麦克阿瑟角方程通常用于离散回程激光雷达数据的LAI和LAD估计。该模型遵循啤酒-朗伯定律，它根据透射的入射光的分数来估计在透明液体中混合的吸收化合物的浓度。在麦克阿瑟-霍恩方程中，物质的浓度被冠层体积单位内的植被密度（体素）取代。这里，入射光强度是在一个堆叠中进入每个体素的激光雷达脉冲的数量，透射率的衰减是由遮挡一些脉冲的叶片的存在引起的，这些脉冲随后由激光雷达传感器检测到。应用于LAD估计的麦克阿瑟角方程的关键假设是叶子在体素中随机分布，它们不发射脉冲，并且脉冲是平行的并且垂直发射。用这种方法估算叶面积而不是植物面积（包括非叶表面积），一个附加的假设是叶面积是决定激光雷达脉冲传输的植物表面积的一个常数，以便常数可以将轮廓缩放到LAD。
从机载激光雷达的最低点来看，较高的叶冠部分遮挡较低的树冠，影响从树冠顶部的信息获取。出于这个原因，LAD轮廓估计的质量可能受到激光雷达脉冲密度的高度影响，较高的脉冲数更好地采样伞盖的下部。影响LAD剖面采样时激光雷达脉冲密度的另一个因素是水平边界分辨率（粒度）。每体素激光雷达脉冲回波与水平晶粒尺寸之间存在内在的关系，晶粒尺寸越大，体素和轮廓样品中的脉冲越多。虽然较高的采样是可取的，但增加的晶粒尺寸可能掩盖低激光雷达脉冲密度的影响，导致在树冠（例如林下）中的低采样率。此外，叶面积聚集在多个空间尺度上，并且结块影响光传输方法对叶面积的估计，包括麦克阿瑟-霍恩方法。因此，有必要评估作为激光雷达脉冲密度和晶粒尺寸的函数的LAD轮廓估计的精度和尺度依赖性。然而，以前的研究一直致力于评估激光雷达脉冲密度和所采用的晶粒尺寸如何影响热带森林中LAD和LAI的估计。
为了解决在基于ALS的LAD轮廓估计中的这些依赖性，需要比较方法。比较的可能性包括其他非常高密度的基于激光雷达的方法和破坏性的调查。最近的研究已经估计了LAD轮廓使用非常高的脉冲密度系统，称为便携式冠层轮廓激光雷达（PCL），它通过向天空发射脉冲穿过地面而工作。由PCL获得的植被剖面可以用来验证来自低脉冲密度机载系统的植被剖面。当PCL测量与LAI的独立测量重叠时，系统可以被校准以估计叶面积（不是植物面积），并且在存在破坏性采样的情况下，更完整的验证是可能的。
在本研究中，我们的目标是确定最佳参数，以可靠地估计LAD剖面从ALS数据在茂密的热带森林。我们评估了LAD轮廓稳定性和精度与（I）激光脉冲密度的变化和（ii）晶粒尺寸（体素水平装箱分辨率）。将ALS衍生的LAD谱与破坏性现场取样（参考文献）和PCL进行比较。
2.材料与方法
激光雷达数据收集在Dukes森林保护区（DFR）；图1）（02°55rsquo;s，59°59rsquo;W）。DFR覆盖10000公顷的茂密高地（Terra FiMe）热带森林。它的平均LAI为5.7，790棵树ha-1。（DBH＞10 cm），～300 mg ha-1地上生物量〔地上生物量〕~1170树种。Kopppin气候类型为AF，年平均气温为26°C，年平均降雨量在2400～2700 mm之间。干旱月份通常是8月和九月，每月降雨量不足100毫米。ALS数据覆盖了三个带的总储量的12.5%。图1）ALS扫描所覆盖的区域的海拔高度从30到90米。平均冠层高度为27米，最高树可达55米（来自ALS的冠层高度模型测量）。
ALS数据是在2008年6月使用徕卡ALS50系统（HerBrug，瑞士）在Navajo EMB 820C（EnabaJo公司，S.O.Joeseacute;Do CAMPOS，巴西）上运行的，脉冲频率为100千赫，最大5°偏离最低点视角，地面波束直径为12厘米（A.K.LIDAR足迹），高于地面816米的平均飞行高度（提供27%的重叠）和NotoTel-OEMV4全球导航卫星系统接收机。利用WGS84数据将激光雷达数据在通用横向墨卡托（UTM）20S坐标系中进行地理定位。获得的ALS点云的平均密度为42个脉冲m。2（只考虑第一个回报）。这种高密度对于本文的数据细化目标是至关重要的。使用克劳斯和PFEIFE算法，使用所有收益（其中77%是首次回报）识别地面收益。三十在融合/LDV中实现三十一，使用窗口大小为8times;8米的“地面过滤器”命令和所有其他参数的默认值。这产生了一个平均回报率为0.9的地面返回云。2. 然后在R环境中通过简单的克里格插值将裸地面高程插值到2米的水平分辨率。三十二使用LIDR软件包三十三]从每个ALS返回的高度减去该地面高程以获得其地面以上高度，并且所有这些分析都是在这些地面高程校正数据（A.K.A.归一化云）上进行的。
下一步是对脉冲回波进行亚采样以产生具有不同的脉冲回波密度的激光雷达样品。只考虑第一返回脉冲在1米的水平分辨率（最好的晶粒尺寸考虑），我们随机细化脉冲密度30, 25, 20，15, 10, 5，和2脉冲返回M2（图2）虽然一些细化算法致力于重现扫描模式的空间变化，一些作者[；十，二十四，三十四，三十五采用像我们这样的细化方法，它最好控制每个模拟的最终密度。每当一个单元的真实脉冲密度低于目标稀薄密度时，所有可用脉冲都被使用。然后将第一返回点云合并成体素（冠层体积单位），并计算每个体素中的第一返回数以用于LAD估计（下一段）。我们分析了体素在七个水平粒度：1, 2, 5，10, 25, 50和100米的垂直分辨率（Delta;Z或DZ固定在1米处（资料编号：[409631]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
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