叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）是反映植被结构特征的重要参数之一。叶子是植被冠层重要组成部分之一，在多数情况下，正常生长的植被波谱特征基本上被叶簇所控制。在全球范围长时间序列 LAI 遥感产品反演算法中，如 MODIS LAI/FPAR 算法的查找表建立仅使用少量叶片光谱特征代表全球植被全年的叶片光谱特征，而现实叶片光谱的不确定性可能导致 LAI 遥感产品存在一定的误差。因此，在构建LAI反演算法时，事先了解叶片光谱特征是十分必要的。 目前全球已经构建了多个典型植被叶片波谱数据库，这些数据库包含多个植被物种、不同地域及多时相叶片光谱数据，为定量分析叶片光谱特征提供数据支持。本文主要利用LOPEX’93、ANGERS’03、中国典型地物波谱库和实测的叶片光谱数据，以黄边参数、红边参数和叶片光谱指数作为分析指标，分析不同植被物种、不同气候区和不同物候期的叶片光谱特征差异及其对植被冠层反射率值的影响。最后，以MODIS/LAI为例，基于MODIS/LAI反演算法和查找表，分析叶片光谱特征差异对LAI反演的影响，为发展考虑现实叶片光谱特征差异的LAI反演算法提供研究基础。 研究结果表明：叶片光谱存在多样性，不仅不同的植被物种其叶片光谱特征存在明显差异，即使是同种物种位于不同的气候区、处于不同的物候期其叶片光谱特征也有一定的规律性变化。其中，枫树和梧桐树叶片红边位置最大相差28nm，海洋性气候区叶片红边位置比大陆性季风性气候区叶片红边位置平均大13nm，玉米叶片黄边斜率值随生育进程逐渐增大；而不同因素导致的叶片光谱特征差异对冠层反射率值的影响稍有不同，主要影响MODIS传感器近红外波段和绿波段反射率值，其中，绿波段反射率值对叶片光谱变化最为敏感；在 LAI 反演算法中，如果只考虑植被类型而不考虑物种叶片光谱特征差异，可能会给 LAI 反演带来大于 3的误差。
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