摘要：叶面积指数是十分重要的作物生理生态参数,为提高利用国产环境减灾小卫星CCD数据反演冬小麦叶面积指数的精度,该文以5种常用的植被指数（归一化差值植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）,增强植被指数（enhanced vegetation index,EVI）,双波段增强植被指数（2-bands enhanced vegetation index,EVI2）,比值植被指数（ratiovegetation index,RVI）,土壤调节植被指数（soil-adjusted vegetation index,SAVI）为基础,结合3种常用的回归模型,按生长阶段比较分析了不同植被指数和回归模型反演叶面积指数的精度。结果表明,除生殖生长阶段外,叶面积指数和5种植被指数之间均有较强的相关关系;指数模型和一元线性模型分别为全生育期和营养生长阶段的最佳拟合模型;EVI在全生育期拟合时的表现好于其他4个指数（R2=0.9348）,SAVI则是营养生长阶段表现最佳的指数（R2=0.9404）。该研究为进一步利用植被指数反演叶面积指数提供了参考。

关键词：遥感 植被 模型 环境减灾小卫星 叶面积指数反演 

单位：农业部规划设计研究院农业资源监测站; 北京100125; 河北省玉田县农业区划办; 玉田064100