王 军，姜 芸

（1自然资源部第二地理信息制图院，哈尔滨 150080；2东北农业大学公共管理与法学院，哈尔滨 150030）

0 引言

作物叶面积指数(leaf area index，LAI)是指单位耕地面积上植物叶片总面积与耕地面积的比值[1]，与作物种植密度、种植方式、植物生物学特性及土壤、光照条件等因素密切相关，能综合反映植物的光能利用状况，常用于作物长势监测及产量估算[2]。大豆是中国主要的粮食作物和经济作物，大豆消费市场大，大豆自给率低于15%[3]，其产量及质量直接影响了粮食安全水平，因此反演其生长过程对粮食增产和农业的发展具有重要意义[4-5]。直接测量叶面积指数费时费力，对作物具有破坏性，难以实现大尺度的测量[6-7]。利用卫星遥感影像进行叶面积指数反演是常见的间接测量方法之一，尤其是国产卫星在LAI的定量反演中越来越多[8]，蒙继华等[9]采用大尺度遥感估算方法估算了全国作物叶面积指数，陈雪洋等[10]利用环境卫星CCD数据对冬小麦叶面积指数进行了反演。但卫星重访周期长、影像分辨率不足，且受大气、云层及雨雪等干扰较大，在精度、现势性和灵活性上难以满足精准农业生产的需求[11-12]。

随着无人机的出现及推广，利用无人机技术进行地表数据采集已成为新的趋势[13-14]。因其运营成本相对低廉、较高的灵活性与快速实时获取数据的特点，利用无人机遥感平台实施农情监测已在国内初步发展[15]。孙诗睿等[16]利用无人机多光谱遥感数据反演了冬小麦的叶面积指数，表明基于多植被指数的随机森林比赤池信息量准则-偏最小二乘法反演精度高；……