提高葉面積指數遙感反演精度的方法對比

王毅　朱姝　徐菲

【摘 要】葉面積指數是表征植被冠層結構的一個重要參數，準確地反演某一地區的葉面積指數對評價該地區的生態環境質量有著重要的意義。因此，文章重點對比了不同植被指數與不同統計模型在葉面積指數反演精度上的差異，并篩選出最優的反演模型，有助于為進一步的研究工作提供參考。

【關鍵詞】葉面積指數；植被指數；統計模型

一、葉面積指數概念簡述

葉面積指數（leaf area index，LAI）是指陸地生態系統中的一個重要參數，該參數可以直觀地反映出植被的冠層結構信息、生長狀況、以及光合作用能力等，因此在氣候、林業、農業、水文等領域的研究中有著重要的意義，同時也是表征一個地區生態環境質量的重要指標。因此，有效提高地區葉面積指數的反演精度具有重要的意義。

二、反演方法簡述

目前，葉面積指數的遙感反演方法可大致分為兩種：經驗模型法和物理模型法。物理模型法物理意義明確，基于輻射傳輸與幾何光學理論，對大氣、植被冠層以及地表對電磁波的作用進行詳細闡釋與模擬，通過輸入植被的生化參數、大氣參數、土壤背景等一系列參數，從而實現對葉面積指數的反演工作。因此，物理模型法的實現過程能夠較好的依據事物的客觀本質，但由于輸入參數較多，且部分參數難以獲取，因此目前對于面積較小地區的葉面積指數反演，較為常用的方法依然是以經驗模型法為主。經驗模型法是目前對小……