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植被是遥感观测的主要部分，叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）是描述植被结构的重要参数之一，目前叶面积指数已成为遥感反演领域的研究热点和难点。影响叶面积指数反演的因素很多，除观测误差、混合像元、数据预处理引入的误差外，植被复杂的垂直结构是影响LAI反演精度的重要因素。多角度观测从不同角度获取地物信息，可以提供植被垂向信息。随着卫星组网观测体系的发展，多源遥感数据提供的多角度信息能够有效提高地表参数提取精度，缩短地表类型提取的时间分辨率。因此有必要分析植被垂直结构对LAI的影响，并探索利用多源遥感数据联合反演LAI的方法。
本论文以影响LAI反演的植被冠层饱和问题为起点，基于扩展的多层SAIL、平板模型和FRT模型，分别探讨连续植被和离散植被冠层饱和现象。利用多源遥感数据提供的多角度观测信息，借助地表分类图，基于不同地表类型查找表反演LAI。论文主要研究内容包括以下几个方面:
(1)探讨冠层辐射拦截能力，设计和开展河北怀来实验场植被透过率观测实验。根据论文地面验证需求，获取黑河上游张掖大野口森林地区LAI实测数据，并收集、整理已有观测体系较完整的地面观测LAI数据集。
(2)为区别传统的饱和现象，定义本论文探讨的饱和问题:在垂直方向上，某高度处以下的植被反射信号被冠层削弱接近零的现象，说明该位置以下的植被反射信号不能被探测，冠层反射率信息中不包含这部分植被信息。
(3)植被冠层饱和特征分析。基于多层SAIL和平板模型以及多层FRT森林模型，分别探讨连续植被和离散植被冠层分层反射率对总反射率的贡献，采用数值分析方法确定饱和位置。随着LAI(2～5)增加植被冠层出现饱和现象，红波段饱和现象比近红外波段明显。
(4)考虑模型对植被类型的适用性，采用PROSAIL模型描述连续植被和四尺度模型描述离散植被，建立不同植被类型查找表，借助地表分类图，探讨EOS/MODIS、NOAA/AVHRR和FY3ANIRR多源遥感数据联合反演LAI方法。