葉の多角度偏光反射特性に基づき、葉の表面粗さの反演方法を提案した。既存の偏光反射モデルに非偏光成分を導入することで偏光反射モデルを改良し、葉の反射係数と表面粗さの定量的関係を構築した。5種類の異なる葉構造の植生19サンプルと主平面多角度観測データを組み合わせ、モデルの反射シミュレーション能力と粗さ反演精度を体系的に評価した。結果は、改良モデルが350～2500 nm内で葉の反射係数を正確にシミュレーションでき、全体的な適合精度（R²は0.99に達する）が高く、異なる観測天頂角でも安定した性能（相対二乗平均平方根誤差は5％以下）を示すことを示した。粗さ反演に関しては、モデルは多くの波長帯で良好な性能（R²は一般的に0.5以上）を持ち、特に450 nmおよび550 nmで精度が最も高く（R²は0.7を超える）、異なる葉の表面構造を有効に区別し粗さの変化を反映することができる。感度解析により、粗さと入射‐観測のジオメトリが偏光反射の強度と角度分布を共同で制御しており、粗さは主に偏光反射係数の振幅減衰とピーク位置のシフトを制御することが示された。本研究は、反射強度に基づく従来のモデリング手法が葉の表面構造パラメータの記述能力に制限があった問題を克服し、植生構造パラメータの反演に新たな技術的道筋を提供し、樹冠スケールへの拡張の基礎を築いた。

偏光反射モデル; 葉の粗さ; 多角度観測; 葉パラメータ反演