【摘 要】
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大面积区域作物叶面积指数遥感反演，对指导作物管理具有非常重要的意义，验证和发展基于物理叶面积指数遥感反演可避免基于经验模型的缺点。以北京地区青云店、魏善庄和高丽营为
【机 构】
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北京市农林科学院农业综合发展研究所,中国农业大学资源与环境学院
【基金项目】
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国家“十五”科技攻关计划项目(2004BA617B04);国家”十一五”科技支撑项目(2006BAD10A06-03,2006BAB15B05)资助
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大面积区域作物叶面积指数遥感反演，对指导作物管理具有非常重要的意义，验证和发展基于物理叶面积指数遥感反演可避免基于经验模型的缺点。以北京地区青云店、魏善庄和高丽营为研究区，采用MODIS和ASTER两类不同空间分辨率遥感数据，探讨PROSAIL物理模型反演冬小麦叶面积指数的可行性，尤其在不同空间分辨率遥感数据上的稳定性，并与经验模型进行了对比分析。与经验模型相比，物理模型模拟LAI值更具真实性；用线性组分加权的方法，对小尺度物理模型反演LAI进行尺度扩展并与基于大尺度遥感数据的LAI物理反演结果相对比，相
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