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叶面积指数（LAI）基本概念叶面积指数（LAI）又叫叶面积系数，是指单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数。
即：叶面积指数=叶片总面积/土地面积。
它是大多数生态系统生产力模型和全球气候、水文、生物地球化学和生态模型中的重要参数。
陆地生态系统生产力的模拟是全球碳循环研究中的关键问题。
而LAI作为光合作用中碳同化的重要影响因子，是生产力评估模型中的重要参数。
因此，使用生产力模型分析净生产力、净生物群区生产力几十年的变化趋势，需要输入LAI的长期连续数据。
数学模型获取LAI的方法可分为三类：接触测量法、仪器与半球数字摄影测量法、遥感反演法。
直接测量法包括比叶重法、落叶收集法、分层收割法、点接触法等，该方法的精度很高，然而需要耗费大量的人力，通常只针对单个地点或小区域，难以覆盖大的区域范围。
仪器和半球数字摄影测量法避免了直接测量法耗费大量人力的缺点，它使用一些商用测量仪器或鱼眼镜头测量多个角度上的空隙率，利用比尔定律，反算出LAI。
然而，不论是直接测量法，还是仪器和半球数字摄影测量法，得到的都是点上数据，难以扩展到面上；并且其空间覆盖范围和持续时间有限。
而使用遥感手段观测LAI，不仅不需要耗费大量人力、成本低廉，而且能对全球范围实现长期连续监测。
因此从获得长时间序列的全球LAI数据集的角度来看，遥感反演是最优且唯一可行的方法。
本项目LAI产品主要采用遥感反演方法，利用MODIS中分辨率成像光谱仪数据遥感反演的植被指数叶面积指数LAI作为植物生长长势的指标用于分析生态系统健康及其变化，生态系统参数的遥感反演是以晴空状态下的地表反射为输入，因此预先合成多天晴空状态的地表反射率，并进行去云及其它噪音处理，采用改进的最小可见光波段选择的合成算法，既能有效消除云的影响，也能有效消除云阴影的影响，叶面积指数和植被光合有效辐射吸收系数是通过反演冠层辐射传输方程获得，输入数据为合成的无云地表反射率数据。
叶面积指数LAI产品主要采用经验公式法计算，利用植物的胸径、树高、边材面积、冠幅等容易测量的参数与叶面积或叶面积指数的相关关系建立经验公式来计算。
PROSAIL（PROSPECT + SAIL）模型是一种广泛用于计算植被光谱特征的模型，它结合了 PROSPECT 和 SAIL 两个模型的特点。
PROSPECT 模型用于估计植被叶片的光谱特性，而 SAIL 模型用于估计植被冠层的光谱特性。
使用 PROSAIL 模型可以计算出植被的叶面积指数（LAI）等重要植被参数。
下面是 PROSAIL 模型计算叶面积指数的基本步骤：
1.准备输入数据：为了使用 PROSAIL 模型计算叶面积指数，你需要准备植被
光谱数据，包括反射率和波长等信息。
2.确定模型参数：PROSAIL 模型需要一些参数作为输入，包括叶面积指数
（LAI）、叶片等几何和光学特性等。
你需要确保正确设置这些参数值。
3.应用 PROSAIL 模型：根据输入的光谱数据和模型参数，应用 PROSAIL 模
型来计算叶面积指数。
这可能需要使用特定的光谱分析软件或编程语言进行计算。
4.分析结果：一旦完成计算，你可以分析 PROSAIL 模型的输出数据，其中包
括估计的叶面积指数值。
你可以进一步分析这些结果，以了解植被的生长状况和生态系统的特征。
PROSAIL 模型的计算过程可能涉及复杂的数学模型和算法，通常需要在专业的光谱分析软件或编程环境中进行。
在实际应用中，你需要根据具体的研究目的和数据要求来调整模型参数和分析过程，以确保获得准确和可靠的叶面积指数估计值。
冬小麦条锈病害的高光谱遥感监测本研究于2002-2004年在北京市小汤山国家精准农业研究示范基地对3个不同条锈病感病型小麦品种(较耐病型品种京411，一般感病型品种98-100和敏感型感病品种薛早)进行人工接种，诱发不同等级冬小麦条锈病后，通过对不同处理地物冠层光谱、组分光谱、航空影像的分析配合田间病情指数调查、室内生物物理参数和生物化学参数同步分析测试，对获取的数据进行统计分析，取得的主要结果如下：分析了冬小麦在感染条锈病害后不同抗性品种病情指数的动态变化规律；作物叶片荧光动力学参数及光合、蒸腾等生理指标的变化规律；作物叶片和茎秆叶绿素、氮素、可溶性糖、淀粉等生化指标的变化规律。
并将生理指标、生化指标各参量分别与病情指数进行了统计分析，明确了不同指标随着病害发生发展的变化规律。
定量分析了冬小麦条锈病的冠层光谱特性及各种生理、生化参量在冠层光谱水平的响应，经过相关分析找出各因子在冠层光谱的特征敏感区域。
研究表明，3个不同感病型品种的病情指数大小在光谱上的响应敏感波段区域是一致的，包括了Landsat/TM中的TM2(520~600nm)，TM3(630~690nm) 和TM4 (760~900nm)3个波段，因此，利用卫星Landsat/TM监测冬小麦条锈病害是可行的。
证实了病情指数反演监测模型的建立可以忽略品种参数对病情指数敏感区域的影响。
选择敏感波段及光谱波段组合与病情指数进行回归分析，建立冬小麦条锈病病害遥感监测的地面支持模型，同时也对冠层光谱的红边参量进行分析，并对各模型进行均方根误差（RMSE）检验，结果表明，634nm与634nm、823nm 组合的NDVI模型及红边参量的最小振幅dλmin、红边振幅与最小振幅比值dλred/dλmin模型的决定系数达0.8以上，RMSE在0.10-0.13之间，与冬小麦条锈病病情指数有较好的关系，可选用这些光谱参数建立模型来监测冬小麦条锈病。
对地面与航空光谱数据分析，确定病害的发生程度与范围，理论上证明，在冬小麦条锈病发生的最佳防治时期(病叶率<5%)内，高光谱遥感可以对条锈病进行相应诊断。
①播期和播量对冬小麦冠层光合有效辐射和产量的影响·陈素英张喜荚毛任钊王彦梅(中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心)小麦适期播种不仅是达到全苗壮苗的关键，还有利于小麦健壮生长发育，是提高小麦单产的重要措施．本试验研究了不同播期和播量条件下小麦冠层底部光合有效辐射（TPAR)、叶面积指数(LAI)、冠层截获的光合有效辐射（／PAR)等的变化及播期对冬小麦产量的影响．结果表明，叶面积指数和冠层截获的光合有效辐射随小麦播种时间的推迟而降低。
小麦冠层底部的光合有效辐射随小麦播种时间的推迟而增大．小麦冠层截获的光合有效辐射与叶面积指数呈显著正相关，相关系数为0．756；冠层底部的光合有效辐射与叶面积呈显著负相关.相关系数为--0．872．小麦产量虽然随播期的推迟呈递减趋势，但10月20日之前播种的小麦产量问无显著差异．因此，在冬小麦和夏玉米一年两熟区,可相应推迟小麦的播种时间，尽量延长上茬玉米的生长期，以实现两茬作物的均衡增产．②半干旱雨养区小麦光合作用、蒸腾作用及水分利用效率特征赵鸿,杨启国，邓振镛，刘宏谊(中国气象局兰州干旱气象研究所甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室，甘肃兰州730020)摘要：对黄土高原半干旱雨养农业区田间春小麦叶片光合生理生态特征及其对环境因子的响应进行了分析，结果表明：天气晴朗时，净光合速率日变化呈典型的双峰曲线，有“午休”现象，上午明显高于下午，且不同生育期峰值出现的迟早不同；蒸腾速率日变化呈不明显的双峰型,其出现最大值的时间晚于净光合速率出现最大值的时间；在生长季节，叶片净光合速率、蒸腾速率和气孔导度都受到多个环境因子的共同影响;不同时期，起主导作用的环境因子不同,且同一个因子对几个生理指标的影响程度和强度都有差异,其中,光合有效辐射是对蒸腾速率影响最强烈的环境因子，有显著的相关关系;空气湿度对光合作用的影响大于温度.受环境因子制约最为显著的生理指标是叶片的蒸腾速率和气孔导度。
植物营养胁迫与光谱特性王珂沈掌泉王人潮摘要主要介绍了植物营养胁迫与光谱特性的关系，列举了多个用植物光谱分析方法诊断植物营养水平的实例，提出了提高诊断精度的几种途径。
关键词植物营养光谱特性遥感技术分类号TP 79: Q 948.1VEGETATION NUTRIENT CONDITIONAND SPECTRAL FEATUREWang Ke Shen Zhangquan Wang Renchao(Institute of Remote Sensing and Information System Applicationof Zhejiang Agricultural University310029)Abstract The paper introduces mainly about the relations between the vegetation nutrient and its spectral feature, gives some examples on how using the method of vegetation spectral analysis to diagnose the vegetation nutrient levels. At last, it puts forword several methods on improving the diagnostic precision.Key words Vegetation nutrient Spectrol feature Remote sensing technique0 引言植物因缺乏营养元素会严重影响其生长速度和产量。
植物缺营养元素能引起叶片叶色、形态、结构以及各种外观不同的缺素症状。
叶片吸收太阳辐射能的多少与叶片内外部结构对入射的反射特性有关，而叶片吸收太阳辐射能的多少在很大程度上决定了光合速率(Maas, et al,1989)。
高光谱遥感技术在农林植被调查方面的应用高光谱分辨率遥感（简称高光谱遥感），是20世纪末迅速发展起来的一项集探测器技术、精密光学机械、微弱信号检测、计算机和信息处理技术于一体的全新遥感技术。
它能够获得地物的连续光谱信息，实现地物图像信息与光谱信息的同步获取，因而在地质、林业、农业、生态环境、海洋、军事等领域具有巨大的应用价值和广阔的发展前景。
植被作为遥感观测和记录的第一表层，是遥感数据反映的最直接信息。
目前，多光谱遥感已被广泛应用于植被的长势研究、沙漠化研究、气候演变规律分析等方面，但传统的多波段遥感数据对于植被的研究和应用仍仅限于一般性的红光吸收特征与近红外的反射特征及中红外的水吸收特征波段，由于受波段宽度和波段数以及波长位置的限制，往往对植被类型不敏感，对植被长势反映不理想，而高光谱遥感在对目标的空间特征成像的同时，对每个像元可在更宽范围上，形成几十个乃至几百个窄波段连续的光谱覆盖，使更深入地考察植被光谱的响应机制和物理机制成为可能，因此成为植被和林业方面监测的强有力工具。
1. 高光谱遥感在植被调查方面的优势高光谱遥感在光谱分辨率方面的提高，使地物目标的属性信息探测能力有所增强，因此，较之全色和多光谱遥感，高光谱遥感有以下显著优势：（1）成像光谱仪所获取的地物连续光谱比较真实，能全面反映自然界各种植被所固有的光谱特征以及其间的细节差异性，从而大大提高地物分类的精细程度和准确性，使得高光谱图像数据与光谱仪地面实测光谱曲线数据之间的直接匹配成为可能。
（2）高光谱图像数据提高了根据混合光谱模型进行混合像元分解的能力，减少了土壤等植被生长背景地物的影响，从而能够获取最终光谱端元的真实光谱特性曲线数据。
（3）高光谱分辨率的植被图像数据将对传统的植被指数运算予以改进，大大提高了植被指数所能反演的信息量，使人们可以直接收获诸如植被叶面积指数、生物量、光合有效吸收系数等植被生物物理参量。
（4）提高遥感高定量分析的精度和可靠性，基于高光谱分辨率的光谱吸收特征信息提取可以完成部分植被生物化学成分（如植被干物质和水分含量等）定量填图。
叶面积指数简介叶面积指数（Leaf Area Index，简称LAI）是描述植物叶面积的一个重要指标。
它是指单位地面上垂直投射面上的总叶面积与同一面积的地表面积之比。
叶面积指数是植物生长状况和密度的重要评估指标之一，对于研究和评估生态系统结构与功能具有重要意义。
计算方法叶面积指数的计算通常分为直接测量和间接测量两种方法。
直接测量直接测量是通过在野外采集植物样品，进行叶片的面积测量，然后根据所采集的样品面积和样品数量来计算叶面积指数。
这种方法精确度较高，但工作量较大，且容易受到采样偏差的影响。
间接测量间接测量是利用一些仪器设备进行测量，比如野外多光谱遥感数据、植被指数等。
通过测量植物在不同波段上的反射光谱，可以得到一个与叶面积指数相关的指标，然后通过相关公式计算得到叶面积指数。
常用的间接测量叶面积指数的指标有植被指数（Vegetation Index，简称VI），比如常见的归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，简称NDVI）。
植被指数是根据可见光和近红外波段的反射光谱计算得到的，它可以反映植被的绿度和植被的覆盖度，从而间接反映植被的叶面积指数。
应用叶面积指数在生态学、农学、地理学等领域具有广泛的应用价值：1.农学领域：叶面积指数可以用来评估农作物的生长状况和产量预测。
通过监测叶面积指数的变化，可以及时了解农作物的健康状况和生长速度，为农业管理提供科学依据。
2.生态学领域：叶面积指数是研究植物群落结构、功能和物质交换过程的重要指标。
它可以反映植物群落的生物量、光合作用强度和生态系统的养分循环等信息，对于生态系统的稳定性和演替过程具有重要意义。
3.气候变化研究：叶面积指数可以用来监测植被的生长变化和动态响应，从而评估气候变化对植被的影响。
通过分析叶面积指数的时间序列数据，可以了解全球范围内植被的生长趋势，为预测和评估气候变化提供重要数据支持。
结论叶面积指数是描述植物叶面积的重要指标，可以通过直接测量和间接测量两种方法进行计算。
