张建鹏，王成，王金亮

(1.云南师范大学 地理学部，昆明 650500；2.云南省高校资源与环境遥感重点实验室，昆明 650500；3.云南省地理空间信息工程技术研究中心，昆明 650500；4.中国科学院空天信息创新研究院，北京 100094)

0 引言

叶面积指数(leaf area index，LAI)通常指“单位地表面积上所有叶片表面积的一半”[1]，它是森林生态调查研究中的重要参数，与植物的光合作用、呼吸作用和蒸腾作用等息息相关[2-3]。传统的LAI测量法是将树叶直接采下进行人工测量，该方法劳动强度大、作业效率低，会对植物生长造成破坏。在国家需求和传感器发展的双重驱动下，高分辨率精细遥感技术得到了快速发展，为森林结构参数LAI的间接测量提供了技术手段[4-7]。与传统光学遥感技术对森林LAI反演相比，激光雷达(light detection and ranging，LiDAR)技术作为一种主动式遥感技术，能弥补传统光学遥感技术由于植被指数达到饱和后LAI会被低估，造成精度下降的缺点[8-9]，在LAI反演中表现出了独特的优势，已成为研究的热点[10-15]。

相比较于星载激光雷达和机载激光雷达技术，地面激光雷达技术(terrestrial laser scanner，TLS)获取的高精度和高密度的点云数据可以清晰准确地表征林木三维空间信息，被广泛应用于单木LAI反演。目前，TLS单木LAI反演方法大致可分为2种：投影法和立体像素法。投影法为先将单木点云数据进行处理得到冠层点云数据，再利用不同的投影方法转换成为二维栅格数据，统计投影面内栅格面积，基于孔隙率反演LAI[16-18]。该方法原理简单，易于操作，但是冠层点云的提取会破坏单木空间结构，且多次投影会造成点云信息缺失，降低LAI反演精度。……