题目：A method to model the directional reflectance for desert shrub scenes in a general framework of kernel-driven BRDF model

作者：Henggang Zhang,Xu Ma等

第一单位：College of Geography and Remote Sensing Sciences, Xinjiang University, Urumqi, 830046, China

文献链接：https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.115152

本研究提出的HLSRT模型在荒漠区域表现出色，特别是在处理稀疏灌木冠层和异质背景的复杂环境中，展示了显著的优越性。在算法评估和验证中，HLSRT要优于其他模型，如RTLSR和RLKB。基于LESS模拟数据，HLSRT在红和近红外波段准确模拟反射率，偏差较小，尤其在不同FVC水平（20%-60%）下保持了高鲁棒性。在主平面和交叉主平面的验证中，HLSRT在整个观测范围内保持了精度和偏差的最佳平衡，能够有效捕捉热点区域的高反射和暗斑区域的低反射特征。基于实地测量数据，与RLKB和RTLSR模型相比，HLSRT模型的偏差更小，有效捕捉了沙漠区域的反射率特征，包括地形引起的反射不对称和生物结皮的镜面反射。使用沙漠区域的多角度观测和模拟数据进行广泛验证，证实了模型的优越精度和鲁棒性，同时在精度和效率之间保持了良好的平衡。此外，该模型的计算效率高（约0.9s），使其适合大规模遥感应用，如植被覆盖监测和土地退化评估。总体而言，HLSRT为复杂沙漠环境的辐射传输模拟和参数反演提供了可靠的半经验工具，具有潜在的推广价值，可进一步扩展到其他干旱或稀疏植被区域，以支持生态恢复和气候变化研究。

作者团队

第一作者：张恒纲，新疆大学地理与遥感科学学院2022级硕士研究生，主要从事核驱动模型及荒漠场景反照率研究。

第一作者：马旭，新疆大学地理与遥感科学学院副教授，主要从事植被遥感反射率建模研究；植被结构及光学仪器测量算法研究；植被参数遥感反演研究；植被群落和气候变化研究。第一作者邮箱：maxu2020@xju.edu.cn；课题组网站：http://www.ma-lab.cn/。

通讯作者：马旭，新疆大学地理与遥感科学学院副教授，主要从事植被遥感反射率建模研究；植被结构及光学仪器测量算法研究；植被参数遥感反演研究；植被群落和气候变化研究。第一作者邮箱：maxu2020@xju.edu.cn；课题组网站：http://www.ma-lab.cn/。

通讯作者：张飞，教授，博士生导师，主要从事干旱区生态环境遥感应用研究。现为浙江师范大学地理与环境科学学院“双龙学者”特聘教授，选入国际科学组织Vebleo协会会士（Vebleo Fellow）;中国海洋湖沼学会湖泊分会理事；中国地理学会环境遥感分会会员。通讯作者邮箱：zhangfei3s@163.com。