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叶面积指数是表征作物冠层结构特征的重要生理参数.稻麦叶面积指数的快速监测对于精确氮素管理具有重要作用.已有的基于高光谱信息反演叶面积指数的研究取得了显著进展，但存在稳定性和准确性不高的问题，且基于植被指数反演叶面积指数存在过饱和问题.本研究基于连续十年的不同品种、水分、氮素、密度水平的稻麦田间试验，系统获取12个生态点全生育期的叶面积指数和冠层高光谱信息，采用植被指数法和离散小波法构建稻麦叶面积指数模型.结果表明，利用植被指数(MTVI2)建立的稻麦叶面积指数预测模型的表现，相比其他传统的植被指数更精确、稳定(决定系数R2为0.72).利用离散小波函数db3分解得到的9个能量系数中，以第五小波能量系数的回归模型具有更好的精度(R2=0.67).利用独立试验数据对建立的模型进行检验发现，两类模型稳定性和准确性均较高，但基于离散小波db3建立的模型能够在一定程度上降低植被指数的过饱和问题.