植被聚集指数（clumping index，CI）用于表示植被冠层中叶片的空间分布特征，是重要的植被结构参数。聚集指数显著影响冠层辐射传输、光合作用、降水截留和蒸散发等过程，被广泛应用于生态过程模型、冠层辐射传输模型和陆面过程模型。植被聚集指数具有明显的方向变化特征，其中天顶聚集指数（nadir clumping index，NCI）表示天顶方向的聚集指数，与Landsat、Sentinel-2和全球生态系统动态调查仪器（GEDI）等遥感系统的观测方式相匹配，具有重要的应用价值。目前，NCI主要通过数字半球摄影（DHP）和地基激光雷达（TLS）等地面观测方式获取，观测范围有限。机载激光雷达（ALS）具有覆盖范围广、能够直接获取冠层三维结构信息等优势，如何利用ALS进行高精度森林NCI的估算是当前研究的重要方向。

中国科学院地理科学与资源研究所博士生吴运佳和导师方红亮研究员基于全球45个森林站点，探索了利用ALS数据进行NCI估算的研究。研究将有限长度平均法（LX）、孔隙大小分布法（CC）以及孔隙大小分布与有限长度平均联合法（CLX）拓展至ALS数据，利用DHP和TLS的地面观测对估算结果进行验证，同时分析了脉冲密度、光斑尺寸和扫描角度等因素对估算结果的影响。在此基础上，研究比较了不同森林类型的NCI数值特征，分析了NCI与植被覆盖度、冠层高度和植物面积指数等结构参数的关系。

研究表明：（1）三种方法估算的NCI存在明显差异，其中CC方法估算的NCI均值最高（0.82±0.20），其次为LX方法（0.65±0.19）和CLX方法（0.54±0.18）。（2）利用NCI对ALS有效植物面积指数（PAI_e）进行聚集效应校正后，LX和CLX方法估算的植物面积指数与地面参考值一致性较好（|bias|≤0.31），其中CLX方法综合表现最好；CC方法存在系统性低估（bias=−1.35）。ALS NCI与TLS NCI的直接比较表明，LX和CLX方法的bias较小，分别为0.00和−0.07；CC方法的一致性较高（R²=0.80），但存在系统性高估（bias=0.20）。（3）NCI与冠层结构参数具有强烈的耦合关系，随着FVC、CHM、PAIₑ和PAI增加，LX NCI呈现下降趋势，CC NCI则呈现相反变化，CLX NCI整体趋势更接近LX NCI。

研究发现LX方法更适用于孔隙率异质性较强的森林类型，如落叶阔叶林和混交林；CC方法更适用于大孔隙较多的森林类型，如针叶林和灌木；CLX方法对森林类型的适用性较为广泛。选择NCI估算方法时需考虑ALS参数的影响，比如由于分段尺度孔隙率的影响，LX和CLX方法更适合脉冲密度较高的ALS数据，而由于光斑尺寸和回波标记的影响，CC方法更适用于小光斑ALS数据。

该项研究构建了基于离散ALS数据估算森林NCI的方法，明确了三种经典方法的适用条件以及ALS观测参数对估算结果的影响，为区域至更大范围的森林NCI估算提供了方法基础。研究得到的NCI可用于冠层辐射传输、陆面过程模拟以及方向聚集指数估算等研究。

基于ALS估算NCI的核心代码分享：

https://github.com/YJ-UCAS/CAS_ALS_NCI.git

 资助信息：

本研究得到国家重点研发计划项目和国家自然科学基金项目的资助。

 论文信息：

Wu, Y., Fang, H., 2026. Estimation of nadir clumping index (NCI) using airborne laser scanning data over global forest sites. Agric. For. Meteorol. 388, 111369.

https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2026.111369 .

 论文链接：

https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2026.111369

图1　全球45个森林站点及地面验证样地分布：（a）全部森林站点；（b）北美NEON站点；（c–e）德国Karlsruhe (KA)和Bretten (BR) 站点；（f）中国塞罕坝 (SHB) 站点。红框、绿色六边形和蓝色三角形分别表示ALS、DHP和TLS样地位置。

图2　基于（a）LX、（b）CC和（c）CLX方法估算的ALS NCI与TLS NCI比较。

图3　几个代表性站点的NCI空间分布图。从左到右分别为LX、CC和CLX方法估算的NCI结果及RGB卫星影像。空间分辨率为30m，日期见最左侧子图右上角。

图4　不同植被类型的NCI数值分布图。红点表示样本均值。DBF、ENF、DNF和MF分别表示落叶阔叶林、常绿针叶林、落叶针叶林和混交林。

表1　不同站点ALS PAI与地面PAI的验证结果

注：NA表示不适用，N表示样本量。