森林积雪约占北半球积雪面积的1/5，在全球水资源、能量平衡和气候变化中起着重要作用。科学理解入射辐射在积雪和冠层之间的复杂传输过程，建立精确的正演模型是有效反演地表参数的基础。我们考虑冠层聚集效应、针叶特征、积雪各向异性和多次散射特征，建立了森林积雪二向反射模型（SFBR）。然而，截留雪的无序分布改变了冠层的散射、吸收和反射特性，但SFBR及其他模型通常假设积雪只存在于森林地表，缺乏对截留雪、以及森林积雪与大气之间相互作用的综合考虑。
为此，南京大学高分辨率遥感实验室进一步耦合地表雪-土壤-冠层-截留雪-大气辐射传输理论，建立了新的森林积雪二向反射模型（SFBR2）。在综合考虑冠层聚集效应、针叶特征、积雪各向异性、地表土壤与积雪按比例覆盖和冠层与积雪之间多次散射等基本特征的基础上，首次针对森林积雪系统考虑了冠层截留雪和大气效应，从而实现了冠层顶和大气层顶反射率的有效模拟。
图1 森林积雪二向反射模型耦合框架
图2 冠层和积雪与太阳辐射相互作用示意图
验证结果表明，无截留雪时，SFBR2与三维LESS模型在冠层顶和大气层顶具有相似的模拟结果（R2≥0.931，RMSE≤0.064），存在截留雪时，SFBR2与无人机观测反射率具有良好的一致性（R2≥0.891，RMSE≤0.022）；且SFBR2模型对森林积雪场景的模拟精度高于SFBR模型。
图3 SFBR2模型模拟冠层顶/大气层顶反射率与LESS模型在半球空间的比较（无截留雪）
图4 SFBR、SFBR2与LESS模型冠层顶和大气层顶反射率比较（无截留雪）
图5 SFBR、SFBR2模型模拟结果与无人机观测反射率比较（存在截留雪）
进一步对SFBR2模型进行了敏感性分析。结果表明，积雪覆盖度和植被覆盖度是最敏感的两个参数，对MODIS的7个波段都有显著的影响，体现了地表类型是影响反射率的最主要因素。雪粒径、污化物含量、截留雪比例、气溶胶光学厚度和土壤亮度等主要因素则只对部分波段敏感，例如气溶胶光学厚度对森林积雪反射率的影响主要在可见光和近红外波段。
图6 SFBR2模型参数在MODIS 7个不同波段的敏感性
图7 SFBR2模拟截留雪比例对森林积雪反射率的影响
可见，建立的SFBR2模型能够有效模拟森林积雪二向反射率，实现森林积雪复杂场景辐射传输过程的精确描述。模型可用于揭示入射辐射与地表雪、冠层、截留雪和大气之间的相互作用，评估截留雪和大气特性对冠层顶和大气层顶反射率的影响，以及反演森林积雪参数等。
该研究成果近日以“Improved Snow-Covered Forest Bidirectional Reflectance Model Incorporating Canopy-Intercepted Snow and Atmospheric Effects”为题发表于遥感顶级期刊 IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing。论文第一作者为南京大学地理与海洋科学学院博士生陈思勇，通讯作者为肖鹏峰教授，合作作者为张学良副教授、博士生刘豪、硕士生王蕴涵、孙立扬以及西南交通大学尹高飞教授。该研究得到国家自然科学基金项目 (42171307)和南京大学关键地球物质循环前沿科学中心“GeoX”交叉项目资助。
SFBR模型：
Chen, S., Xiao, P., Zhang, X., Qi, J., Yin, G., Ma, W., & Liu, H., 2023. Simulating snow-covered forest bidirectional reflectance by extending hybrid geometric optical–radiative transfer model. Remote Sensing of Environment. 296, 113713.
SFBR2模型：
Chen, S., Xiao, P., Zhang, X., Liu, H., Wang, Y., Sun, L., & Yin, G., 2024. Improved Snow-Covered Forest Bidirectional Reflectance Model Incorporating Canopy-Intercepted Snow and Atmospheric Effects. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 62, 4302117.
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