武玉国 郭恒亮 赫晓慧 郑紫瑞 吴豪杰 曹青

摘要 根据实测玉米高光谱数据和遥感影像数据，以郑州市为研究区域，分别利用原始光谱反射率、光谱反射率一阶导数以及植被指数（NDVI）建立了LAI回归模型，比较拟合效果以确定精度最高的模型，充分挖掘高光谱的优势，提高夏玉米LAI遥感估算精度。结果表明，夏玉米LAI的最佳回归模型为利用波长439.31nm处的光谱反射率一阶导数数据进行回归分析建立的三次多项式回归模型，其决定系数R²为0.761。

关键词 叶面积指数;遥感; 植被指数;回归模型

中图分类号 S127  文献标识码

A  文章编号 0517-6611（2015）03-361-03

基金项目

河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目;河南省基础研究计划项目（142300410064）;河南省科技攻关计划项目（142102310308）。

作者简介 武玉国（1973- ），男，黑龙江讷河人，博士，副教授，从事地理信息系统与地理环境仿真研究。*通讯作者，副教授，硕士生导师，从事地理信息与遥感研究。

收稿日期 20141208

LAI（叶面积指数）被定义为单位土地面积上所有叶片表面积的总和，或单位面积植物叶片的垂直投影面积的总和^[1]，在植被冠层中起着控制其生理过程的作用，是描述植物长势最常用的的指标，也是用于作物产量评估的重要农学指标^[2]。传统地面测量法获取大范围农作物叶面积指数需要花费大量的人力物力，效率低，成本高，遥感技术的快速发展可以实现大区域LAI的快速、高效监测，并能够提供各参数的时间和空间分布状况。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究区概况与数……