葉面積掃描儀局域化測定面積
野外實(shí)地測量需要耗費(fèi)大量的時間，并且只能在局部范圍內(nèi)進(jìn)行，而遙感數(shù)據(jù)反演方法可以在區(qū)域尺度上快速的獲得 LAI，但是由于地表異質(zhì)性，低、中分辨率的遙感圖像反演得到的 LAI 有很大的不確定性，需要對于這些數(shù)據(jù)的質(zhì)量和精度進(jìn)行評估和驗(yàn)證。另外，一些 LAI 的遙感反演算法還只是在理論研究的階段，這些算法得到的 LAI 也需要實(shí)地的驗(yàn)證，因此利用實(shí)地測量的 LAI 驗(yàn)證意義重大,葉面積的測定可以使用葉面積掃描儀進(jìn)行快速的測定分析.
統(tǒng)計模型反演方法通常以植被指數(shù)為自變量，利用植被冠層光譜反射特征通過經(jīng)驗(yàn)公式算出 LAI。其計算方法依據(jù)其利用數(shù)據(jù)的不同可分為兩類:一類是利用傳統(tǒng)的寬波段數(shù)據(jù)來計算；另一類則是利用新近發(fā)展起來的高光譜遙感數(shù)據(jù)來計算，葉面積變化的測定可以使用葉面積測定儀進(jìn)行快速的測定分析。高光譜遙感數(shù)據(jù)具有光譜波段劃分精細(xì)、信息豐富等特點(diǎn)，能夠進(jìn)行混合像元分解，而通過混合像元分解，可以將像元中混合植被光譜里不需要的部分分離出去，從而使得 LAI 的計算更加精確。寬波段數(shù)據(jù)中一般用紅光波段和近紅外波段進(jìn)行運(yùn)算，最為常用的植被指數(shù)是歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)，不過 NDVI 對 LAI 不敏感，只有 LAI 較低時，LAI 和 NDVI 有明顯的線性關(guān)系。兩波段運(yùn)算的除 NDVI 外還有比值植被指數(shù)(Simple Ratio，SR)、垂直植被指數(shù)(Perpendiculars Vegetation Index，PVI)等，SR 對植被變化敏感性強(qiáng)，它與生物物理參數(shù)的線性關(guān)系顯著。
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