植被覆蓋度（FVC）、葉面積指數（LAI）和聚集指數（CI）是表徵植被結構特徵的重要參數，深刻影響全球植被生態、水文和能量迴圈過程。深入理解這些參數的特徵是當前植被和生態遙感的關鍵。中國科學院地理科學與資源研究所方紅亮研究組對2003至2017年全球植被FVC、LAI和CI遙感產品進行了綜合分析，探索了各參數之間的相互關係，提出了新的植被結構參數並剖析植被結構特徵空間的變化機制。該工作推進了植被結構參數定量遙感研究，為深入理解植被結構變化特徵提供了指導。具體進展如下：
（1）研究表明全球年平均CI、FVC和LAI在0.69，0.34和1.29左右，2003年以來全球植被FVC（1.9′10-2/10a）和LAI（（3.6′10-2/10a）呈緩慢上升趨勢，而植被CI略有下降（-2.7′10-3/10a）。植被FVC和LAI隨海拔高度的升高而降低，但在2000-3500米處呈現一個以草地為主的穩定帶。
（2）提出了植被比覆蓋度（SVC=FVC/LAI）的新概念，用於表徵葉片對地表的覆蓋效率；提出了植被基礎聚集指數（Base CI: BCI或基CI）和完全聚集指數（Full CI: FCI或全CI）兩個新的植被結構參數，用於表徵植被在極小和極大FVC[0-1]和LAI[0-7]情况下的聚集特徵；計算了全球不同生態系統的SVC、BCI和FCI值並分析了其季節變化特徵，發現隨著植被生長，植被冠層CI值逐漸從BCI向FCI過渡。
（3）分析了植被CI、FVC和LAI三參數梯形特徵空間，闡述了植被不同結構參數在這一特徵空間的變化機制。提出了計算不同生態系統理論最大LAI值（LAI容量）的方法，該值為探索不同生態系統的LAI理論上限提供了指導。
（4）基於Beer-Lambert定律，從多年CI、FVC和LAI遙感數據得到了全球植被葉片投影函數（G函數）空間分佈數據，該項工作為進一步研究植被葉片空間展布和植被冠層孔隙率、G函數、CI和LAI構成的四參數特徵空間奠定了的基礎。
該項研究獲得了國家重點研發計畫的支持。
相關論文：
Fang，H.，Li，S.，Zhang，Y.，Wei，S.，and Wang Y.，2021.New insights of global vegetation structural properties through an analysis of canopy clumping index，fractional vegetation cover，and leaf area index.Science of Remote Sensing，4，100027.https://doi.org/10.1016/j.srs.2021.100027
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