李聪慧，赖壮杰，刘 健，余坤勇*

(1.福建开放大学 理工学院，福建 福州 350013；2.福建农林大学 林学院，福建 福州 350002；3.福建农林大学 3S技术应用研究所，福建 福州 350002)

叶面积指数(leaf area index,LAI)是林地上单位面积林分总绿叶面积的1/2[1-2]，可以用于指示植物生物量、生长状况和分布密度，并被作为描述植被冠层结构的核心参数应用于构建众多相关模型之中[3-4]，LAI的快速、高效、无损获取对于森林可持续发展具有重要意义。近些年来，遥感技术手段在林业中被广泛应用，利用遥感技术反演LAI成为调查研究的重要手段，其中，无人机影像较之卫星遥感影像反演LAI精度更高、更便捷、更经济，在业界广泛应用[2,5]。

植被冠层结构是影响LAI反演的一个重要因素，目前的研究主要集中于单一垂直角度观测，在光谱获取时不可避免的忽视了冠层结构及背景因素的干扰，导致光饱和及光缺失，使LAI反演存在较大误差，出现“同物异谱”或“同谱异物”。多角度遥感技术的发展为LAI反演提供了丰富的三维冠层结构光谱信息[6-8]，为LAI反演精度的提升提供了更多可能。建立遥感影像计算得到的植被指数与实测LAI的经验关系是反演LAI的常用方法，传统植被指数易受诸多环境因素的影响[9]，使利用植被指数反演LAI存在误差，植被指数的优化成为近来LAI反演研究的一个重要方向。有研究表明地表植被二向性反射特征中的热暗点信息可以丰富植被冠层结构的光谱信息，热暗点信息与植被指数的结合可以优化植被指数[10]，进一步提升LAI反演精度。……