叶面积指数是指植物或者农作物叶片中单位面积上表现出的最大面积，我们称之为叶面积指数，叶面积指数是衡量叶片是否健康的一个重要参数，我们可以用叶面积测量仪来对叶面积指数进行测量。

　　由于叶面积指数能够对植被冠层结构给出直接的量化指标,因此它与多种指数过程,如蒸腾作用、光合作用、呼吸作物等密切相关,目前叶面积指数已经成为研究生态系统及其过程的关键参数。

　　随着遥感成为生态学研究的一种重要工具,人们越来越重视通过卫星遥感来测量或估算叶面积指数。目前主要有两种遥感方法来估算叶面积指数,一种是经验统计方法,主要是通过建立叶面积指数与各种植被指数(如归一化植被指数NDVI)的经验关系,以函数的形式估算叶面积指数,另一种是物理模型方法,通过建立辐射传输模型,以迭代的方法来推算模型的一个输入变量叶面积指数。

　　第一种方法的优点是简单而易于计算,但叶面积指数与植被指数的函数关系会随植被类型的变化而改变,在大尺度应用时需要有先验知识来确定对各种植被类型叶面积指数与植被指数的关系;第二种方法的优点是不随植被类型而改变,然而该方法的计算需要大量时间,且模型的逆向推算并不总是收敛的。

　　作物叶面积指数是反映作物长势与预报作物产量的一个重要农学参数,准确的获取全国的作物叶面积指数数据,可以为全国尺度的作物长势监测、单产预测甚至粮食产量的估算提供有效的数据源。然而目前对作物叶面积指数的遥感估算研究多是针对单一作物或是作物种植结构单一的区域,没有研究建立过一个全国尺度的遥感模型来估算中国作物叶面积指数。本文以经验统计方法为基础,建立了4个典型观测样区的NDVI-叶面积指数函数关系,并结合全国作物种植结构区划,对4个样区的模型进行外推,建立了全国农作物叶面积指数遥感估算模型。