摘要：大面积区域作物叶面积指数（LAI）遥感反演,对指导作物管理具有重要的意义。该文基于2008年5-7月在黑河流域开展的大型星-机-地遥感综合试验获取的多角度高光谱PROBA/CHRIS数据及地面同步观测数据,利用PROSAIL辐射传输模型和神经元网络方法反演春小麦LAI,并利用地面实测LAI进行验证和分析,结果表明：PROBA/CHRIS数据的最佳组合波段为band4（555.1nm）、band9（696.9nm）和band15（871.5nm）,利用PROBA/CHRIS数据反演LAI时,3角度组合（0°、36°、55°）反演LAI精度最高（R2=0.854,RMSE=0.344;MAE=0.213）。随着观测角度增加LAI反演精度相应提高,但超过3个角度后,多观测角度数据会带来较大不确定性,影响神经元网络建模,导致LAI反演精度下降。

关键词：遥感 神经元网络 反演 春小麦 lai 

单位：北京农业信息技术研究中心; 北京100097