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叶面积扫描仪局域化测定面积
野外实地测量需要耗费大量的时间，并且只能在局部范围内进行，而遥感数据反演方法可以在区域尺度上快速的获得 LAI，但是由于地表异质性，低、中分辨率的遥感图像反演得到的 LAI 有很大的不确定性，需要对于这些数据的质量和精度进行评估和验证。另外，一些 LAI 的遥感反演算法还只是在理论研究的阶段，这些算法得到的 LAI 也需要实地的验证，因此利用实地测量的 LAI 验证意义重大,叶面积的测定可以使用叶面积扫描仪进行快速的测定分析.
统计模型反演方法通常以植被指数为自变量，利用植被冠层光谱反射特征通过经验公式算出 LAI。其计算方法依据其利用数据的不同可分为两类:一类是利用传统的宽波段数据来计算；另一类则是利用新近发展起来的高光谱遥感数据来计算，叶面积变化的测定可以使用叶面积测定仪进行快速的测定分析。高光谱遥感数据具有光谱波段划分精细、信息丰富等特点，能够进行混合像元分解，而通过混合像元分解，可以将像元中混合植被光谱里不需要的部分分离出去，从而使得 LAI 的计算更加精确。宽波段数据中一般用红光波段和近红外波段进行运算，zui为常用的植被指数是归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI），不过 NDVI 对 LAI 不敏感，只有 LAI 较低时，LAI 和 NDVI 有明显的线性关系。两波段运算的除 NDVI 外还有比值植被指数（Simple Ratio，SR）、垂直植被指数（Perpendiculars Vegetation Index，PVI）等，SR 对植被变化敏感性强，它与生物物理参数的线性关系显著。
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