杨雨薇， 戴晓爱，2， 牛育天， 刘汉湖， 杨晓霞， 兰 燕

(1.成都理工大学地球科学学院，成都 610059； 2.国土资源部地学空间信息技术重点实验室，成都 610059)

基于CASI数据的黑河绿洲区叶面积指数反演

杨雨薇1， 戴晓爱1，2， 牛育天1， 刘汉湖1， 杨晓霞1， 兰 燕1

(1.成都理工大学地球科学学院，成都 610059； 2.国土资源部地学空间信息技术重点实验室，成都 610059)

叶面积指数(leaf area index，LAI)作为植被冠层的重要参数，对作物长势监测及产量估算具有重要意义。本研究以黑河流域张掖绿洲试验区为例，基于机载航空高光谱遥感影像(compact airborne spectrographic imager，CASI)数据，利用物理模型与统计模型对研究区的LAI进行估测反演。首先，利用归一化植被指数(normalized difference vegetation index，NDVI)与相应实测LAI数据建立最佳线性回归模型； 然后，基于混合像元分解模型和多次散射植被冠层模型构建物理模型； 最后，以线性回归模型为参比修正多次散射植被冠层模型，构建半经验LAI反演模型，并比较上述模型拟合效果。研究结果表明，半经验模型为绿洲区LAI反演最优模型，模型估算精度R2达到0.89，精度提高较显著。研究对提升作物LAI的估算精度有一定意义，并将进一步推动精细农业定量遥感理论的研究与应用。

CASI高光谱数据； 叶面积指数； 线性回归模型； 多次散射植被冠层模型； 半经验模型

0 引言

叶面积指数(leaf area index，LAI)表征叶片冠层结构特征,体现植被光合、呼吸和蒸腾作用等生物物理过程的能力,是描述土壤—植被—大气之间物质和能量交换的关键参数[1]，在植被定量遥感反演等方面也起着重要作用，被广泛地应用于植被冠层反射率模型与气候模型等方面的研究[2-4]。……