资划所提出雷达遥感反演作物叶面积指数新模型

近日，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业遥感创新团队科研人员提出了基于雷达遥感的冬小麦叶面积指数反演新模型，实现了区域冬小麦叶面积指数的高精度反演。相关研究成果《Winter wheat LAI inversion considering morphological characteristics at different growth stages coupled with microwave scattering model and canopy simulation model》已在遥感领域顶级国际期刊《Remote Sensing of Environment》（影响因子8.218）在线发表。

叶面积指数是表征植被冠层结构和植被冠层特征的重要参数，在农业、生态以及气候变化等研究领域有着广泛的应用。为了更好地消除地表对冬小麦叶面积指数反演的不利影响，进一步提高区域作物叶面积指数反演的准确性，本研究在充分考虑作物形态特征基础上，通过耦合不同生育期微波散射模型（MSMDGS）和冠层散射模拟模型（CSSM），创新地提出了基于雷达遥感的冬小麦叶面积指数反演新模型，从而实现区域冬小麦叶面积指数遥感反演。研究中，以我国华北平原河北省衡水市为研究区，利用RADARSAT-2雷达遥感影像，在参数敏感性分析和模型校正基础上，对所提模型进行了应用和验证。结果表明，本研究所提基于微波散射和冠层模拟的冬小麦叶面积反演模型在区域叶面积指数反演中具有一定的可行性和适用性且获得了较高的反演精度。该模型为通过主动微波反演区域作物叶面积指数提供了新的思路，对实现全天时、全天候且不受大气、云、雨等条件影响的作物参数定量反演和作物监测具有重要意义，为农业、生态以及气候变化等研究必需的高精度作物参数获取提供了新的技术手段。

该项研究得到国家自然科学基金、中国科协青年人才托举工程等项目的资助。

文章见以下链接：

（1）https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S003442572030050X

（2）https://authors.elsevier.com/a/1aXW4_o69I71Y