翻译Forest canopy structural complexity CSC describes the three-dimensional 3D arrangement of canopy elements and has become an emergent forest attribute mediating forest ecosystem functioning along wit

森林冠层结构复杂度（CSC）描述了冠层元素的三维排列方式，已成为介导森林生态系统功能和物种多样性的新兴森林属性。光探测和测距（lidar）技术，尤其是新兴的近地面lidar平台（例如地面激光扫描/TLS、背包激光扫描/BLS、无人机激光扫描/ULS），可以高效准确地描绘三维冠层信息，是森林CSC量化的理想数据来源。然而，目前现有的基于lidar的CSC量化指标可能存在共同的局限性，即在结构复杂的森林中饱和，未能完全捕捉冠层内部的结构变化。本研究引入熵的概念到森林CSC量化中，提出了一种新的CSC指标，即冠层熵（CE）。CE计算过程中解决了两个主要瓶颈，包括（1）使用基于Mann-Kendall（MK）检验的重采样策略来解决不同lidar系统在不同位置的冠层元素采样机会不一致的问题，和（2）使用基于核密度估计（KDE）的方法来减少其对点密度的依赖性。通过模拟来自九个森林林分的TLS和ULS点云，并收集来自分布在五个森林站点的110个野外样地的TLS、BLS和ULS点云，涵盖了各种森林类型和森林CSC条件，评估了CE的有效性和普适性。结果表明，CE是一种有效的森林CSC量化指标，成功捕捉了由树密度和垂直冠层层数引起的CSC变化，与四种广泛使用的CSC指标（即冠层覆盖率、叶高度多样性、冠层顶面粗糙度和分形维数）有显著正相关（R2：0.32至0.67），但通过克服它们的共同局限性而表现更好。多平台lidar点云的CE估计相互一致（R2≥0.70，RMSE≤0.10），表明它具有跨平台森林CSC量化实践的普适性。我们相信，提出的CE指标具有很大的潜力，可以帮助我们揭示森林CSC、物种多样性和森林生态系统功能之间的相关性，从而提高我们对森林生态系统过程的理解