摘要：为了定量评价漓江上游山区复杂地形水源林叶面积指数（LAI）的变化，对阔叶林、针叶林、竹林样地以TRAC仪器测定LAI，利用遥感数据计算归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（SR）、减化比值植被指数（RSR）、土壤调整植被指数（SAVI）、增强植被指数（EVI），并从DEM数据获取高程、坡度、坡向，提出并建立复杂地形最优多植被指数组合估算山区林地LAI的神经网络模型，利用模型对1989-2009年6景TM／ETM遥感图像估算LAI空间分布。结果表明，神经网络解决了LAI与多植被指数的非线性回归方程无法引入地形因素、且方程系数较多较难确定的问题，提高了LAI的估算精度。研究区成熟阔叶林减少代之以大片种植经济幼林，是导致林地LAI变化的原因。1989--2000年，LAI≥6．0的林地面积比例从78．8％逐年急剧下降到44．1％，LAI在1．0～6．0的林地面积比例从20．8％大幅上升到55．4％；2000-2009年，随着幼林的生长、竹林的速生，LAI≥6．0的林地面积比例逐渐上升恢复到74．5％，但仍未恢复到1989年的面积比例，相应LAI在1．0～6．0的林地面积比例逐渐下降到25．1％。研究成果为漓江上游水源林生态评估提供参考。

关键词：遥感 神经网络 模型 地形 监测 

单位：广西师范大学计算机科学与信息工程学院; 桂林541004; 北京师范大学遥感科学国家重点实验室; 北京100875; 中国气象科学研究院; 北京100081; 广西师范大学生命科学学院; 桂林541004