摘要
叶面积指数（leaf area index,LAI)是重要的生物物理参数，亦是各种生态模型、生产力模型以及碳循环研究等的重要生物物理参量，因此具有重要的研究意义。通过分析大量实测数据，选用归一化植被指数
(nolmalized difference vegetatbn index，NDVI)和比值植被指数(ratio vegetation index，RVI)、主成分分析
(principcal component analysis，PCA)、神经网络(neural network NN)三种方法对大豆使LAI进行了估算，
比较分析了三种方法的估算结果。研究结果表明，植被指数法( NDVI，RVI)，主成分分析，神经网络方法LAI都取得了较为理想的结果，验证模型的确定性系数分别达0.758和0.753．0.954，0.899，其中主成分分析方法和神经网络方法精度较高，主成分分析方法验证模型的稳定性更好，其验证模型的RMSE为0. 267，明显低于两个植被指数(NDVI和RVI的RMSE分别为0.594和0.616)和神经网络(RMSE=
0.413)。当叶面积指数较小时，植被指数能够较好地去除土壤、大气等条件影响，并精确估算LAI；当叶面积指数较大时，主成分分析能够弥补植被指数饱和的缺陷，得到很好的LAI估算效果。神经网络受LAI大小的影响效果居中，其对叶面积指数较小和较大时具有一致的估算效果，具有较好的应用潜力。