基于EO—1Hyperion高光谱影像的福建森林叶面积指数反演

森林生态系统碳循环是目前全球变化研究中的一个热点问题,叶面积指数(leaf area index,LAI)是森林生态系统碳循环模型中的一个重要的输入参数。准确地获取LAI的空间分布对提高碳循环模型的模拟精度具有重要意义。高光谱影像反演LAI比多光谱影像具有明显的优势。以福建永安重点林区为研究区,以EO—1 Hyperion高光谱影像为数据源开展森林LAI反演模型研究,在对不同类型植被指数以及不同近红外/红波段组合构建的植被指数与实测LAI相关性做综合分析比较的基础上,最终建立研究区高精度LAI反演模型。该研究对于提高福建乃至全国森林LAI反演精度和碳循环的模拟能力、增强国际竞争力具有重要的意义。