Том 22, номер 04, статья № 11

Аннотация:

Проведен обзор существующих радиационных моделей листа. Предложена новая концепция оптической модели листа как мультифазной системы, содержащей три агрегатных ансамбля частиц, существенно различных по своим микрофизическим и оптическим характеристикам. В основе предложенной модели лежит решение задачи восстановления функции распределения частиц по размерам из экспериментального спектра поглощения листа. На основе полученной микрофизической модели растительного листа рассчитаны спектры отражения и пропускания оптического излучения в диапазоне 400–800 нм для различной относительной концентрации светопоглощающих пигментов (хлорофиллов a, b и каротиноидов), а также для разных толщин листа. Моделирование распространения оптического излучения осуществлялось стохастическим методом Монте-Карло. Результаты моделирования находятся в хорошем соответствии с известными экспериментальными спектрами.

Ключевые слова:

теория переноса, метод Монте-Карло, оптическая модель

Список литературы:

1. Кондратьев К.Я., Козодеров В.В., Федченко П.П. Аэрокосмические исследования почв и растительного покрова. Л.: Гидрометеоиздат, 1986. 230 с.
2. Verstraete M.M. Retrieving canopy properties from remote sensing measurements // Imaging Spectrometry - a Tool for Environmental Observation. Springer Netherlands, 1994. P. 109-123.
3. Kumar L., Schmidt K., Dury S., Skidmore A. Imaging spectrometry and vegetation science // Imagine Spectrometry. Netherlands, Kluver Academic Publ. 2001. P. 111-155.
4. Chen Z., Ren J., Gong P., Zhang M. Monitoring and management of agriculture with remote sensing // Advances in Land Remote Sensing. Springer Netherlands, 2008. P. 397-421.
5. Merzlyak M.N., Gitelson A.A., Chivkunova O.V., Solovchenko A.E., Pogosyan S.I. Application of reflectance spectroscopy for analysis of higher plant pigment // Rus. J. of Plant Physiol. 2003. V. 50. N 5. P. 704-710.
6. Blackburn G.A. Hyperspectral remote sensing of plant pigments // J. of Experim. Botany. 2007. V. 58. N 4. P. 855-867.
7. Sims D.A., Gamon J.A. Relationships between leaf pigment content and spectral reflectance across a wide range of species, leaf structures and developmental stages // Remote Sens. Environ. 2002. V. 81. P. 337-354.
8. Zarco-Tejada P.J., Miller J.R., Harron J., Hu B., Noland T.L., Goel N., Mohammed G.H., Sampson P. Needle chlorophyll content estimation through model inversion using hyperspectral data from boreal conifer forest canopies // Remote Sens. Environ. 2004. V. 89. P. 189-199.
9. Pinter P.J., Hatfield J.L., Schepers J.S., Barnes E.M., Moran M.S., Daughtry C.S.T., Upchurch D.R. Remote Sensing for Crop Management // Photogrammet. Eng. & Remote Sens. June 2003. V. 69. N 6. P. 647-664.
10. Seager S., Turner E., Shafer J., Ford E. Vegetation's red edge: A possible spectroscopic biosegnature of extraterrestrial plants // Astrobiology. 2005. V. 5. N 3. P. 372-390.
11. Yamada N., Fujimura S. Nondestructive measurement of chlorophyll pigment content in plant leaves from three-color reflectance and transmittance // Appl. Opt. 1991. V. 30. N 27. P. 3964-3973.
12. Mastroberti A., Mariath J. Leaf anatomy of Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze (Araucariaceae) // Revista Brasil. Bot. 2003. V. 26. N 3. P. 43-353.
13. Бердник В.В., Мухамедяров Р.Д. Перенос излучения в листьях растений // Оптика и спектроскопия. 2001. Т. 90. N 4. С. 652-663.
14. Govaerts Y.M., Jacquemoud S., Verstraete M.M., Ustin S.L. Three-dimensional radiation transfer modeling in a dicotyledon leaf // Appl. Opt. 1996. V. 35. N 33. P. 6585-6598.
15. Ellis J.R., Leech R.M. Cell size and chloroplast size in relation to chloroplast replication in light-grown wheat leaves // Planta. 1985. V. 165. P. 120-125.
16. Kasperbauer M.J., Hamilton J.L. Chloroplast structure and starch grain accumulation in leaves that received different red and far-red levels during development // Plant Physiol. 1984. V. 74. P. 967-970.
17. Willstaetter A., Stoll K. Untersuchungen uber die Assimilation der Kohlensaure. Verlag-Springer, 1918. P. 122-127.
18. Sinclair T.R., Schreiber M.M., Hoffer R.M. Diffuse reflectance hypothesis for the pathway of solar radiation through leaves // Agronomy J. 1973. V. 65. P. 276-283.
19. Ustin S.L., Jacquemoud S., Govaerts Y.M. Simulation of photon transport in a three-dimensional leaf: implications for photosynthesis // Plant, Cell and Environ. 2001. V. 24. P. 1095-1103.
20. Govaerts Y.M., Verstraete M.M. Raytran: a Monte-Carlo ray-tracing model to compute light scattering in three-dimensional heterogeneous media // IEEE Trans. Geosci. and Remote Sens. 1998. V. 36. N 2. P. 493-505.
21. Baranoski G., Rokne J., Xu G. Virtual spectrophotometric measurements for biologically and physically-based rendering // The Visual Computer. 2001. V. 17. N 8. P. 506-518.
22. Baranoski G.V.G. Modeling the interaction of infrared radiation (750 to 2500 nm) with bifacial and unifacial plants leaves // Remote Sens. Environ. 2006. V. 100. P. 335-347.
23. Allen W.N., Gausman H.W., Richardson A.J. Mean effective optical constant of cotton leaves // J. Opt. Soc. Amer. 1970. V. 60. P. 542-547.
24. Fukshansky L., Fukshansky-Kazarinova N., von Remisovsky A.M. Estimation of optical parameters in a living tissue by solving the inverse problem of the multiflux radiative transfer // Appl. Opt. 1991. V. 30. N 22. P. 3145-3153.
25. Jacquemoud S., Baret F. PROSPECT: a model of leaf optical properties spectra // Remote Sens. Environ. 1990. V. 34. P. 75-91.
26. Jacquemoud S., Ustin S.L., Verdebout J., Schmuck G., Andreoli G., Hosgood B. Estimating leaf biochemistry using the PROSPECT leaf optical properties model // Remote Sens. Environ. 1996. V. 56. P. 194-202.
27. Jacquemoud S., Bacour C., Poilve H., Frangi J.-P. Comparison of four radiative transfer models to simulate plant canopies reflectance - Direct and inverse mode // Remote Sens. Environ. 2000. V. 74. P. 471-481.
28. Ma Q., Ishimaru A., Phu P., Kuga Y. Transmission, reflection, and depolarization of an optical wave for a single leaf // IEEE Trans. Geosci. and Remote Sens. 1990. V. 28. N 5. P. 865-872.
29. Ganapol B.D., Johnson L.F., Hammer P.D., Hlavka C.A., Peterson D.L. LEAFMOD: a new within-leaf radiative transfer model // Remote Sens. Environ. 1998. V. 63. N 2. P. 182-193.
30. Борен К., Хафмен Д. Поглощение и рассеяние света малыми частицами. М.: Мир, 1986. 660 c.
31. Berdnik V.V., Loiko V.A. Modeling of radiative transfer in disperse layers of a medium with a highly stretched phase function // J. Quant. Spectrosc. and Radiat. Transfer. 1999. V. 61. N 1. P. 49-57.
32. Dunn A.K. Modeling of light scattering from inhomogeneous biological cells / A. Hoekstra et al., eds. // Optics of Biologic. Particles. Berlin: Springer, 2007. P. 19-29.
33. Quirantes A., Bernard S. Light-scattering methods for modeling algal particles as a collection of coated and/or nonspherical scatterers // J. Quant. Spectrosc. and Radiat. Transfer. 2006. V. 100. P. 315-324.
34. Quirantes A., Bernard S. Light scattering by marine algae: two-layer spherical and nonspherical models // J. Quant. Spectrosc. and Radiat. Transfer. 2004. V. 89. P. 311-321.
35. Havemann S., Baran A.J. Calculation of the phase matrix elements of elongated hexagonal ice columns using the T-Matrix method // J. Quant. Spectrosc. and Radiat. Transfer. 2004. V. 89. P. 87-96.
36. Baldini E., Facini O., Nerozzi F., Rossi F., Rotondi A. Leaf characteristics and optical properties of different woody species. Berlin: Springer-Verlag, 1997. V. 12. P. 73-81.
37. Holland J.H. Adaptation in Natural and Artificial System. Michugan: MIT Press, 1992. 228 p.
38. Ye M., Wang S., Lu Y., Zhu Z., Xu Y. Inversion of particle-size distribution from angular light-scattering data with genetic algorithms // Appl. Opt. 1999. V. 38. P. 2667-2685.
39. Jones M.R., Brewster M.Q., Yamada Y. Application of genetic algorithm to the opical characterization of propellant smoke // J. Thermophys. Heat Transfer. 1996. V. 10. P. 372-377.
40. Золотарев В.М., Морозов В.Н., Смирнова Е.Н. Оптические постоянные природных и технических сред. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. 216 с.
41. Михайлов Г.А. К вопросу о построении экономичных алгоритмов моделирования случайных величин // Ж. вычисл. мат. и мат. физ. 1966. Т. 6. С. 1134-1136.
42. Razi Naqvi K., Merzlyak M.N., Melo T.B. Absorption and scattering of light by suspensions of cells and subcellular particles: an analysis in terms of Kramers-Kroning relations // Photochem. & Photobiol. Sci. 2004. V. 3. P. 132-137.
43. Wozniak B., Wozniak S.B., Tyszka K., Dera J. Mo-deling the light absorption properties of particulate matter forming organic particles suspended in seawater. Part 1. Model description, classification of organic particles, and example spectra of the light absorption coefficient and the imaginary part of the refractive index of particulate matter for phytoplankton cells and phytoplankton-like particles // Oceanologia. 2005. V. 47. N 2. P. 129-164.
44. Paillotin G., Leibl W., Gapinski J., Breton J., Dobek A. Light gradients in spherical photosynthetic vesicles // Biophys. J. 1998. V. 75. N 1. P. 124-133.
45. Lienert B.R., Porter J.N., Sharma S.K. Aerosol size distributions from genetic inversion of polar nephelometer data, http://www.soest.hawaii.edu/lidar/polar_ inversion_13a.htm
46. Krekov G.M., Sukhanov A.Ya. Application of artificial intelligence methods in remote sensing problems //XV Int. Symp. on Atmos. and Ocean Optics. Atmos. Physics. Krasnoyarsk, 2008. P. 100.
47. Mishchenko M.I., Hovenier J.W., Travis L.D. Light Scattering by Nonspherical Particles: Theory, Measurements, and Applications. San Diego: Academic Press, 2000. 396 p.
48. Mishchenko M.I., Travis L.D., Lacis A.A. Scattering, Absorption, and Emission of Light by Small Particles. Cambridge: University Press, 2002. 445 p.
49. Креков Г.М., Крекова М.М., Суханов А.Я. Оценка эффективности использования перспективных лидаров белого света для зондирования микрофизических параметров слоистой облачности: 3. Решение обратной задачи // Оптика атмосф. и океана. 2009. Т. 22 (в печати).
50. http://www.purchon.com./biology/chloroplasts/
51. Twardowski M.S., Boss E., Macdonald J.B., Pegau W.S. A model for estimating bulk refractive index from the optical backscattering ratio and the implications for understanding particle composition // J. Geophys. Res. C. 2001. V. 106. N 7. P. 14129-14142.
52. Risovic D. Two-component model of sea particle distribution // Deep-Sea Res. Pt. 1. 1993. V. 40. P. 1459-1473.
53. Зуев В.Е., Креков Г.М. Оптические модели атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1986. 255 с.
54. http://www.giss.nasa.gov./~crmim
55. Gilat A., Subramaniam V. Numerical Methods with Matlab. Wiley, John & Sons, Inc., 2006. 624 p.
56. Krekova M.M., Krekov G.M., Samokhvalov I.V., Shamanaev V.S. Numerical evaluation of the possibilities of remote laser sensing of fish schools // Appl. Opt. 1994. V. 33. P. 5715-5720.
57. Михайлов Г.А. Некоторые вопросы теории методов Монте-Карло. Новосибирск: Наука, 1974. 142 с.
58. Михайлов Г.А. Оптимизация весовых методов Монте-Карло. М.: Наука, 2000. 187 с.
59. Метод Монте-Карло в атмосферной оптике / Под ред. Г.И. Марчука. Новосибирск: Наука, 1976. 284 c.
60. Evans K.F., Marshak A. Numerical Methods, 3-D Radiative Transfer in Cloudy Atmosphere. Berlin; Heidelberg: Springer, 2005. P. 243-282.
61. Креков Г.М., Орлов В.М., Белов В.В. Имитационное моделирование в задачах оптического дистанционного зондирования. Новосибирск: Наука, 1988. 164 с.
62. Sims D.A., Gamon J.A. Relationships between leaf pigment content and spectral reflectance across a wide range of species, leaf structures and developmental stages // Remote Sens. Environ. 2002. V. 81. P. 337-354.