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植被覆盖了地球陆地表面的70％以上，是陆地生态系统的基本组成部分。许多生理和生态过程，如光合作用，蒸腾作用，呼吸作用和有害物质分解进入系统，都可能导致生态系统和其他生态系统的发生。生态系统的物质交换和能量流动，这种大规模的土壤 - 植被 - 大气相互作用对地球表面环境有直接影响。其中，绿色植物光合作用是地球上最常见，最大的生物地球化学反应过程。它在有机物合成，太阳能积聚和空气净化，维持大气中的氧含量和碳循环的稳定性方面发挥着重要作用。叶子是植物的重要器官，用于光合作用和蒸腾作用。光合作用将二氧化碳和水转化为有机物质，将光能转化为化学能，并为生物提供物质，能量和氧气。蒸腾是水从植物表面流失到大气中的过程。它可以增加大气湿度，降低空气温度。促进水循环。叶面积指数（LAI）是控制植被冠层生理过程的重要参数。它被定义为每单位表面积的单面总叶面积，叶子的投影面积或每单位表面积的总截取面积的一半。叶面积指数描述了单位表面区域叶片的大小和数量，反映了植被冠层拦截光线的能力，光合作用和蒸腾作用的能力以及植被的健康状况，这对于测量物质循环是非常重要的，是农业监测和生态评价的重要指标。
从遥感图像中获取LAI通常有四种方法:植被指数法、混合像素分解法、几何光学模型法和辐射传输模型法。植被指数法是我国遥感获取LAI最重要和常用的方法。它和混合的像素分解方法都是典型的经验统计模型。几何光学模型法和辐射传递模型法都属于物理机理模型。前者侧重于森林的树冠的双向反射特性,而后者是基于植被辐射传输理论。最大的两种方法的优势LAI反演是基于物理和有很强的普遍性。
基于理论模型倒置，提高效率和准确性，这篇论文对单一的生物化学参数很敏感并对其他的植被指数的干扰因素不敏感因为它是反算法优化对象的成本函数，基于模型前景+航行叶绿素含量，含水量和叶面积指数，为利用遥感反演植物生物化学参数提供参考信息和新思路。