基于无人机多光谱遥感的马尾松林叶面积指数估测

姚 雄 余坤勇 刘 健

(1.福建工程学院建筑与城乡规划学院， 福州 350118；2.3S技术与资源优化利用福建省高校重点实验室， 福州 350002; 3.福建农林大学林学院， 福州 350002)

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叶面积指数(Leaf area index，LAI)指单位水平地面面积上所有绿叶面积总和的一半[1]，是表征森林冠层结构的重要参数，也是描述森林植被的光合作用、蒸腾作用、呼吸作用、降水截留作用和碳氮循环过程的关键参数，经常用于评价森林生产力、森林质量和森林健康状况[2-4]。马尾松(PinusmassonianaLamb.)是南方红壤区典型的造林树种，具有耐干旱耐贫瘠土壤、适应性强、生长迅速等特点，已成为南方水土流失区域荒山造林的先锋树种[5]，其健康状况和长势对红壤区水土流失监测评价与治理具有重要意义。因此，准确估测马尾松林的LAI，对森林生态系统完整性以及碳氮循环过程研究尤为重要。

目前，获取林分LAI的方法有直接测量法和间接测量法[6]。直接测量法精度较高，但需要对林木进行破坏性采集，不仅费时、费力，而且选取林木不一定具有代表性，因此这种方法很难应用于大尺度、长时序的研究。间接测量法主要利用遥感技术获取植被光谱信息，进而利用模型对LAI进行估算，具有破坏性小或无破坏性、测量高效等特点。常用的遥感技术主要包括卫星遥感、地面遥感、载人机遥感和无人机遥感[7-8]。其中，无人机遥感因灵活性高、机动性强、操作简便、成本低等优势而逐渐成为精准农业和精准林业管理的又一重要技术，也是获取植被冠层表型参数的重要手段[9-11]。……