基于核驱动模型设计的AMBRALS算法系统,已广泛地应用于MODIS等星载传感器的数据处理流程中,在当前版本的AMBRALS算法中,采用的模型为Rossthick-LiSparseR(罗斯表层核一李氏稀疏互易核)的核的组合,由于Rossthick核没有热点,导致该模型在热点方向的拟合效果不理想,从而影响了植被结构(如植被聚集指数)的反演精度。目前Maigan等人针对这一问题,对Rossthick进行了改进,提出了添加热点的RossthickH核[1]。但是,对于目前已经生成的MDOIS的BRDF数据产品,如果采用新的体散射核对历史数据重新处理,会使新的二向性反射产品的运算量较大,成本较高；同时,对用户而言,要获取地表MODIS业务化算法的等效输入难度大,可行性低。本文根据地面观测数据,对比分析了以下3种模型下模型对观测数据的拟合效果,3种模型分别是：将Rossthick-LiSparseR核的组合构成的模型反演得到的3个核的权重值,作为RossthickH-LiSparseR核的组合的权重值而得到的BRDF(模型1)；Rossthick-LiSparseR核的组合直接反演得到的BRDF(模型2)；RossthickH-LiSparseR核的组合直接反演得到的BRDF(模型3)。结果表明：①模型1和模型3二者的BRDF形状非常接近,在热点处的反射率值高于模型2,其他方向与模型2的反射率值基本相同；②对于有植被覆盖的观测数据,模型1和模型3在热点方向对观测数据的拟合效果优于模型2；③模型1和模型3间的差异在统计意义上不显著。因此,将MODIS的BRDF数据产品中3个核的权重作为RossthickH-LiSparseR核的组合构成的模型的权重,以提高热点方向反射率的估算精度有一定的可行性,进一步结果依赖于利用MODIS有效观测数据的进一步验证。