王毅　朱姝　徐菲

【摘 要】叶面积指数是表征植被冠层结构的一个重要参数，准确地反演某一地区的叶面积指数对评价该地区的生态环境质量有着重要的意义。因此，文章重点对比了不同植被指数与不同统计模型在叶面积指数反演精度上的差异，并筛选出最优的反演模型，有助于为进一步的研究工作提供参考。

【关键词】叶面积指数；植被指数；统计模型

一、叶面积指数概念简述

叶面积指数（leaf area index，LAI）是指陆地生态系统中的一个重要参数，该参数可以直观地反映出植被的冠层结构信息、生长状况、以及光合作用能力等，因此在气候、林业、农业、水文等领域的研究中有着重要的意义，同时也是表征一个地区生态环境质量的重要指标。因此，有效提高地区叶面积指数的反演精度具有重要的意义。

二、反演方法简述

目前，叶面积指数的遥感反演方法可大致分为两种：经验模型法和物理模型法。物理模型法物理意义明确，基于辐射传输与几何光学理论，对大气、植被冠层以及地表对电磁波的作用进行详细阐释与模拟，通过输入植被的生化参数、大气参数、土壤背景等一系列参数，从而实现对叶面积指数的反演工作。因此，物理模型法的实现过程能够较好的依据事物的客观本质，但由于输入参数较多，且部分参数难以获取，因此目前对于面积较小地区的叶面积指数反演，较为常用的方法依然是以经验模型法为主。经验模型法是目前对小……