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1、第18卷第6期系统仿真学报©Vol.18No.62006年6月JournalofSystemSimulationJun.,2006基于蒙特卡罗方法的森林冠层BRDF模拟111,21黄健熙，吴炳方，曾源，田亦陈(1.中国科学院遥感应用研究所,北京100101;2.WageningenUniversityandResearchCenter,theNetherlands)摘要：蒙特卡罗(MonteCarlo)是一种随机统计方法，被广泛用于模拟可见光森林冠层BRDF（双向反射率分布函数）。基于蒙特卡罗方法构建了光子与植被冠层之间的随机过程，
2、给出了蒙特卡罗模拟森林冠层的BRDF的具体实现方法。在此基础上，讨论了蒙特卡罗模拟中的关键技术：光子自由路径的计算；光子散射方向的确定；BRDF热点效应纠正；光子能量收集算法。实践表明，蒙特卡罗方法能准确模拟出森林冠层BRDF，并能作为其他森林冠层BRDF模型的有效检验工具。关键词：蒙特卡罗方法;森林冠层;双向反射率分布函数;模拟中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1004-731X(2006)06-1671-06ForestCanopyBRDFSimulationUsingMonteCarloMethod111,21HU
3、ANGJian-xi,WUBing-fang,ZENGYuan,TIANYi-chen(1.InstituteofRemoteSensingApplications,CAS,Beijing100101,China;2.WageningenUniversityandResearchCenter,theNetherlands)Abstract:MonteCarlomethodisarandomstatisticmethod,whichhasbeenwidelyusedtosimulatetheBidirectionalReflectan
4、ceDistributionFunction(BRDF)ofvegetationcanopyinthefieldofvisibleremotesensing.TherandomprocessbetweenphotonsandforestcanopywasdesignedusingMonteCarlomethod.Then,severalkeytechniquesofMonteCarlosimulationincludingthecalculationofphotonfreepath,thedeterminationofphotons
5、catteringdirection,hotspotcorrectionandthealgorithmofphotonenergycollectionwerediscussed.ThisresearchshowsthatMonteCarloisaneffectiveapproachtosimulatetheforestcanopyBRDFandcanbeusedtovalidateotherforestcanopyBRDFmodels.Keywords:MonteCarlomethod;forestcanopy;bidirectio
6、nalreflectancedistributionfunction;simulation1引言1蒙特卡罗模拟森林冠层BRDF1.1森林冠层内光子的随机过程蒙特卡罗(MonteCarlo)模拟，又称随机抽样技巧或统计试验方法，是一种基于计算机模拟的数学统计方法。此方法MonteCarlo方法的原理，对要求解的问题，首先建立一般用于处理两类问题：一是确定性的数学问题，二是随机一个概率模型和随机过程，使它的参数等于问题的解；然后通过对模型或随机过程的观察或抽样试验来计算所求参数性问题，如粒子在某种介质中的传输、扩散等问题就属于随[1]的
7、统计特征，最后给出所求的近似解。随机性问题是重要的机性问题。植被的辐射传输过程从微观上可以描述为以光一类问题，光子形式的辐射传输和散射过程，对此一般采用子形式的辐射传输和散射过程，光子在植被冠层传输不仅受直接模拟方法，即根据实际物理情况的概率法则建立随机过到某些确定性的影响，而更多的是受随机性的影响。由于光[1]程，再用计算机进行抽样试验。子在植被冠层中的碰撞过程是一个随机过程，所以蒙特卡罗蒙特卡罗方法处理随机性问题的主要步骤是：(1)构造或[2-3]方法可以准确模拟植被冠层双向反射率分布函数BRDF。描述问题的概率过程。对于本身就
8、具有随机性质的问题，主由于现代计算机运行速度的加快，使需要足够大样本数要是正确地描述和模拟这个概率过程。(2)实现从已知概率分量的蒙特卡罗方法实现成为可能，蒙特卡罗方法显示出其强布的抽样。有了明确的概率过程后，为了实现过程的数字模大的
